疯狂文字外卖出餐如何通关
《疯狂文字》外卖出餐通关攻略
外卖出餐需要根据外卖单找出合适的食物：
1、海黄金植物蛋白：将海胆和豆腐合成一起
2、风吹草地: 将牛排和羊排合成
3、窝泥酱： 先将窝窝头和土豆泥合成，再将鱼子酱合成进去
4、大地有机刺身:将胡萝卜和黄瓜合成
5、宫廷凤衣: 点击边角料区的鸡皮
6、白天不懂夜的黑： 将白米饭和黑米饭合成
外卖订单好评句子
随着外卖平台的成熟以及物流业的快速发展，点外卖已成为大部分中国人的日常活动之一。虽然顾客与店家之间并无直接接触，但是平台的实时评论打分机制能够有力地监督店家，保障顾客权益。另一方面，这些外卖评论也为商家或平台提供了大量文本数据，如果利用得当，将是一笔宝贵的数据资源。例如，商家通过分析外卖评论，可以获取某地区用户的口味偏好、差评好评的侧重点等，以及时调整发送菜品；而平台通过大量外卖分析，也可以从宏观的角度分析不同年龄段、不同地区、不同工种民众的饮食习惯，为商业决策提供信息。
本实验中有一批外卖订单的评论，主要分为正面评论以及负面评论，本文的任务主要有二：
分析外卖订单的文本数据，挖掘有用信息。
根据数据训练一个外卖评论的自动分类器，能够将评论自动归类为正面或负面评论。
首先读取文本，熟悉数据格式。
接下来对文本数据进行一系列分析，包括所有文本及正负样本的词云图，正负样本的高频词统计分析，对数据概况进行宏观表示。
所有文本形成的词云，词汇越大，说明词频越高：
从直观上感受，外卖评论主要的关注点集中于口味、送餐速度，其次是服务态度、份量、包装、价格等，并且比较有用的关键词多是动词、形容词以及名词，当然也存在很多无意义的高频词，比如“的”、“了”。
所有正样本形成的词云：
从大体上看，正面评论主要是要表达“味道好吃”、“送餐速度快”、“感谢外卖员”、“服务态度好”这些方面。
所有负样本形成的词云：
从大体上看，负面评论主要是要表达“味道难吃”、“送餐速度慢”这俩方面。另外 ，还存在许多否定词，比如“还是”、“一点”、“不是”、“不”、“没有”。一个有趣的现象是，不管是正面还是负面评论中，“好吃”都是一个高频词，筛选负面评论中含有“好吃”的文本一探究竟。
通过一些文本的观察可知，“好吃”一般与一些否定词相搭配，形成否定的负面意思，比如“没有以前好吃”，“不好吃”，“不太好吃”，“不是特别好吃”等表达。
在有了一定的感性认识之后，接下来对词汇作一些定量分析，分别统计出正/负面评价的词频，观察两类文本中高低频词的特性，以便作更进一步的文本预处理操作。
统计正样本的词频：
统计负样本的词频：
通过以上的高低频词的打印结果，我们可以观察并分析出两个结论：
正负样本中的高频词中存在一些共同的词汇，比如“了”、“的”、“也”以及一些标点符号，因此理论上这些符号不存在区分度，可以作为停用词去除。
大部分低频词从直观上感受，与正负面情感无直接关联，因此理论上也可以把出现次数为 1 的词汇均作为停用词去除。
基于以上逻辑，我们构建一份停用词表。
接下来对数据尝试多种预处理方式，主要包括：
原文本
只保留文本中的中文
去除停用词
只保留文本中特定词性的词汇
原文本分词处理：
对于每条评论，去除非中文字符并且分词：
停用词过滤：
只保留某些词性的词汇：
所有数据如下：
在完成对数据的多种预处理之后，接下来调用机器学习集成库 scikit-learn 中的模型进行分类训练：
应用同一模型对不同处理之后的数据进行训练，看哪一种预处理方式最佳；
固定预处理数据，尝试应用多种模型，对比得到最好效果的模型。
首先，由于原始数据的标签存在固定顺序，对数据随机打乱顺序：
将文本转换为 TF-IDF 形式：
将数据切分为训练集与测试集：
模型训练并输出测试结果：
综合以上过程的主函数：
各数据统计均应用逻辑回归进行训练，作对比：
在这里，对以上结果中的评价指标作简单介绍，首先观察如下表格（称为混淆矩阵）：
注意，这里的正例并非指正面评论，而负例并非指负面评论，以上表格是针对每一个类别而言。在我们的案例中，有两个类别，正面评论以及负面评论，针对每一个类别都有一个对应的混淆矩阵，因此对于每个类别，都有对应的指标。
根据预测值与真实值的不同，分类结果可分为四大情况：
TP(True positives)：实际为正例且被分类器划分为正例的样本数，例如某样本真实情况为正面评论且分类器也预测其为正面评论。
FN(False positives)：实际为正例但被分类器划分为负例的样本数。
FP(False negatives)：实际为负例但被分类器划分为正例的样本数。
TN(True negatives)：实际为负例且被分类器划分为负例的样本数。
注意，一般把 accuracy 译为准确率或正确率，precision 译为精确率或精准率或查准率，在中文中这些词汇含义容易混淆，因此最好使用英文，方便记忆。
最后来看 Micro-F1 和 Macro-F1，是针对所有类的综合考量：
Micro-F1：指上述结果中的 micro avg，先计算出所有类别总的 precision 和 recall，然后计算出的 f1 即为 Micro-F1。
Macro-F1：指上述结果中的 macro avg，计算出每一个类别的 precison 和 recall 后计算 f1，最后将 f1 平均即为 Macro-F1。
除了以上模型评价指标，实际上还有 ROC 曲线、AUC 面积等指标，那么这么多指标，到底以谁为准，如何综合判断呢？比如，我们关注评论分类器的整体判别能力，那么可以以 accuracy 或者 F1为主；希望把评论中的差评尽可能地找出来，那么需要更关注差评的 recall；希望预测为差评的样本别出错就行了，那么更关注差评的 precision。这其实取决于相关的场景以及具体的任务倾向性，不能一概而论。
由以上结果可知，只保留文本中的中文以及去除停用词结果稍好一些，在只保留某些词性的词汇时，效果反而变差，由此可见，切忌基于主观上的推理做一些盲目的文本预处理工作，预处理的有效性需要基于结果来对比证实。接下来，我们只保留文本中的中文作为训练数据，应用多种模型进行分类尝试，分别为：
支持向量机
朴素贝叶斯
GBDT
感知机
由以上结果可知，支持向量机比逻辑回归效果稍优，其它模型反而效果下降。那么，还有后续的优化空间吗？答案是肯定的。同学们可以从以下几方面入手尝试更多的优化：
数据增强
改变数据的表征形式
机器学习模型调参
深度学习模型
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