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[NLP, sklearn] 호텔스 닷컴 사용자 후기 및 평점 분석, 댓글 감성 분석 예측 모델 - Naive Bayes Classification

NLP 호텔스닷컴 사용자 후기와 평점 분석 sklearn의 Naive Bayes Classification을 이용 1. 분석 목적 호텔스 닷컴에서 수집한 호텔에 대한 평점과 사용자 리뷰 간의 관계를 파악하고 리뷰 글을 분석해서 평점이 긍정적으로 나올지, 아닐지를 판별하는 예측 모델을 만든다. 2. 분석 대상 데이터 호텔스 닷컴에서 수집한 전국 8884개 호텔, 사용자 리뷰 89,942개 3. 분석 결과 1) 사용자 리뷰 키워드 분석 내용 전체적으로 객실, 친절, 조식, 직원 등의 빈도가 높았고 객실 상태, 직원의 친절한 응대, 조식 음식의 맛과 질이 호텔 사용자 만족도에 크게 영향을 끼침을 알 수 있었음. A. '만족'한 그룹의 사용자 리뷰에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 단어는 [친절], [편안], [위..
Machine Learning, Deep Learning 2021. 2. 19. 01:16
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