2023国际数模A题-购物评论的数据分析【具体分析+代码 持续更新！！】

问题1:请建立文本分析的数学模型

商品评论，统计评论中单词的出现频率，利用附录一和附录二中的评论绘制单
词云图，并进行数据和信息的可视化分析。

解答：

建立文本分析的数学模型
首先，我们需要对商品评论进行文本处理，包括去除停用词、词干提取、词义还原等操作。然后，我们可以使用词云（Word Cloud）来可视化单词的出现频率。词云可以直观地展示哪些单词在评论中出现的最频繁，从而帮助我们更好地理解评论的主题和内容。

具体分析：

为了对商品评论进行文本分析，我们可以使用一些基于机器学习的文本分类模型，如朴素贝叶斯、支持向量机等。这些模型可以从评论中自动提取特征，并将评论分类到不同的类别中，如正面评价、负面评价、中立评价等。
在文本分类中，我们需要先对评论进行文本预处理，包括去除停用词、词干提取、词义还原等操作。然后，我们可以将评论表示为一个向量，其中每个维度表示一个单词在评论中的出现次数或权重。接着，我们可以使用模型对这些向量进行训练，并对测试集进行预测。最后，我们可以通过计算模型的准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。
例如，我们可以使用朴素贝叶斯模型来对商品评论进行分类。朴素贝叶斯模型假设每个特征都是相互独立的，并且假设特征之间的概率可以被所有观察到的样本独立估计。这些假设在实际应用中可能并不完全成立，但是朴素贝叶斯模型在处理大量特征的情况下仍然具有较高的效率和准确率。
在训练朴素贝叶斯模型时，我们需要先确定特征和类别，并计算每个特征在每个类别下的先验概率和条件概率。然后，我们可以使用训练集对模型进行训练，并对测试集