有没有办法找到客户评论是否专门针对特定主题？

Question

是否可以找到客户评论是否专门针对特定主题？ 如何使用NLP或NLTK完成此操作？一家电子商务公司的客户评论可以讨论运输速度有多快/慢，产品质量有多好/差..等等。 现在，如果我必须确定将评论分为两类，我该如何实现？

1）。运送缓慢 2）。质量不好

Answer 1

您将使用一种称为主题建模的技术从（可能很大的）客户评论数据集中提取隐藏的主题。潜在狄利克雷分配（LDA）是一种用于识别基础文本中主题的常用算法。

记住以下两个原则可能会有所帮助

• 每个文档（客户评论）都是主题的混合
• 每个主题都是单词的混合物

示例代码（使用Gensim，这是一个非常广泛的用于主题建模的Python库）

import gensim
from pprint import pprint

# .. Data preparation code ..

model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)
pprint(model.print_topics())

上面的print_topics()会为每个主题打印顶部关键字（基于它们的重要性）。有几种SO用户here发布的替代方法。

您可能希望参考this详细教程以获取完整的代码示例。

您可能要参考有关酒店评论主题建模的this问题。

希望对您有帮助。