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分析流程利用机器学习有监督标记样本进行分类，解决了因情感字典覆盖率不全造成分类精度低的问题。用户打分和评论不一致在满意度测评中影响比较大，使用自然语言处理技术能挖掘用户情感和需求，具体的打分和评论不一致现象如下。
主要功能包括在线原始评论采集、主题分类、评论情感分析与结果可视化展示等四个模块，如下所示。
使用Selenium模拟浏览器点击翻页操作，并配合Request实现了携程网爬虫封锁和自动化的采集民宿UGC内容的功能，提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。
搭建了百度地图POI查询入口，可以进行自动化的批量查询POI信息的功能，信息直接存入excel中
通过高频词可视化展示，归纳出评论主题
构建了基于在线民宿语料的Word2vec主题聚类模型，利用主题中心词能找出对应的主题属性字典，并使用用户打分作为标注，然后通过实验贝叶斯、SVM、决策树等多种分类模型，选用最优模型对提出的评价主体 进行情感分析，针对主题属性表进行主题提取后的文本进行情感分析，分别得出当前主题对应的情感趋势，横坐标为所有关于主题为“环境”的情感得分，纵坐标为对应的情感的条数，可以起到纵观当前“环境”主题下的情感趋势，趋势往右代表当前主题评价较好，总共有{“交通”，“价格”，“体验”，“服务”，“特色”，“环境”，“设施”，“餐饮”}的主题，选取“环境”主题进行可视化之后的结
通过POI热力图的方式对在线民宿满意度进行展示。
