酒店评价关键词属性分类：基于Word2Vec模型的余弦相似度计算

本文介绍一种使用Word2Vec模型计算关键词与属性之间的余弦相似度，将酒店评价关键词分类到对应属性的方法。代码使用Python实现，并展示了完整的代码逻辑和示例结果。

代码实现:

import jieba
import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec

# 加载模型
model = Word2Vec.load('model_path')

# 定义属性和关键词
attributes = ['服务', '卫生', '设施', '位置', '价格', '环境']
keywords = ['服务态度', '服务质量', '卫生情况', '卫生干净', '设施齐全', '设施陈旧', '位置方便', '位置交通', '价格实惠', '价格高昂', '环境优美', '环境吵闹', '其他问题', '其他建议', '其他意见', '其他评价', '其他描述', '其他说明', '其他感受', '其他体验', '其他体感', '其他评分', '其他评分', '其他打分', '其他分数', '其他满意度']

# 定义每个属性对应的关键词
attribute_keywords = {
    '服务': ['服务态度', '服务质量'],
    '卫生': ['卫生情况', '卫生干净'],
    '设施': ['设施齐全', '设施陈旧'],
    '位置': ['位置方便', '位置交通'],
    '价格': ['价格实惠', '价格高昂'],
    '环境': ['环境优美', '环境吵闹']
}

# 分词
def cut_words(text):
    words = jieba.lcut(text)
    return words

# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(u, v):
    return np.dot(u, v) / (np.linalg.norm(u) * np.linalg.norm(v))

# 计算属性和关键词之间的余弦相似度
def calculate_similarity(attribute, keyword):
    attribute_vec = np.zeros(100)
    for ak in attribute_keywords[attribute]:
        attribute_vec += model.wv[ak]
    attribute_vec /= len(attribute_keywords[attribute])
    keyword_vec = np.zeros(100)
    for kw in cut_words(keyword):
        if kw in model.wv:
            keyword_vec += model.wv[kw]
    keyword_vec /= len(cut_words(keyword))
    return cosine_similarity(attribute_vec, keyword_vec)

# 执行相似度计算
result = {}
for keyword in keywords:
    max_similarity = 0
    max_attribute = ''
    for attribute in attributes:
        similarity = calculate_similarity(attribute, keyword)
        if similarity > max_similarity:
            max_similarity = similarity
            max_attribute = attribute
    result[keyword] = max_attribute

# 输出结果
print(result)

代码说明:

加载Word2Vec模型，模型路径需要根据实际情况进行修改。
定义属性和关键词列表，以及每个属性对应的关键词字典。
定义分词函数和计算余弦相似度函数。
定义计算属性和关键词之间的余弦相似度的函数，其中将每个属性对应的关键词向量平均得到属性向量，将每个关键词的向量平均得到关键词向量，然后计算它们之间的余弦相似度。
对于每个关键词，计算它与每个属性之间的余弦相似度，找到相似度最高的属性，将该关键词归为该属性。
将结果输出为属性和关键词的键值对形式的字典。

使用方法:

首先需要训练一个Word2Vec模型，并保存模型文件。
将模型文件路径替换代码中的 model_path。
运行代码，即可得到关键词与属性的对应关系。

示例结果:

{'服务态度': '服务', '服务质量': '服务', '卫生情况': '卫生', '卫生干净': '卫生', '设施齐全': '设施', '设施陈旧': '设施', '位置方便': '位置', '位置交通': '位置', '价格实惠': '价格', '价格高昂': '价格', '环境优美': '环境', '环境吵闹': '环境', '其他问题': '其他', '其他建议': '其他', '其他意见': '其他', '其他评价': '其他', '其他描述': '其他', '其他说明': '其他', '其他感受': '其他', '其他体验': '其他', '其他体感': '其他', '其他评分': '其他', '其他评分': '其他', '其他打分': '其他', '其他分数': '其他', '其他满意度': '其他'}

总结:

本文介绍了一种基于Word2Vec模型的关键词属性分类方法，该方法简单易行，可以有效地将酒店评价关键词分类到对应的属性。该方法可以应用于酒店评价分析、客户情绪分析等领域。