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【摘要】 本文通过爬虫获取酒店评论数据,对数据进行预处理,包括数据清洗、评论内容分词等。为了模型性能更优,本文对数据进行特征工程,将其分为两步:一、使用主成分分析法进行数据降维;二、使用卡方检验筛选特征。接下来构建分别决策树和随机森林算法并使用处理好的数据进行训练,通过测试集计算出两种算法的ROC性能曲线,发现随机森林算法相比决策树有着更好的性能,满足酒店评论情感分析的需求。(剩余3477字)
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