2025年P(guān)ython編程考試模擬試卷：文本挖掘與情感分析案例解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪個庫是Python中最常用的自然語言處理基礎(chǔ)庫之一？A.PandasB.MatplotlibC.NLTKD.Scikit-learn2.在進行文本分詞時，"我愛北京天安門"這句話被分割為"我/愛/北京/天安門"，這種方法最可能使用了哪種分詞器？A.基于字頻的分詞器B.基于詞典的分詞器C.基于統(tǒng)計的分詞器D.基于規(guī)則的分詞器3.下列哪個詞通常被認(rèn)為是中文文本處理中的停用詞？A."的"B."是"C."程序"D."分析"4.TF-IDF中的"TF"代表什么含義？A.逆文檔頻率B.文檔頻率C.詞頻D.特征頻率5.使用VADER情感分析器時，一個句子的情感得分通常會在哪個范圍內(nèi)？A.[-1,1]B.[0,1]C.[0,100]D.[-1,0,1]6.以下哪種方法不屬于基于機器學(xué)習(xí)的情感分析方法？A.樸素貝葉斯分類器B.支持向量機(SVM)C.詞典法D.邏輯回歸7.在文本預(yù)處理中，去除文本中與內(nèi)容無關(guān)的特殊字符、數(shù)字和HTML標(biāo)簽等操作，通常是為了？A.提高詞頻B.降低維度C.減少噪聲D.增加情感色彩8.對于情感分析任務(wù)，將文本分類為"正面"、"負(fù)面"和"中性"通常屬于什么類型的分類問題？A.二分類問題B.多分類問題C.回歸問題D.聚類問題9.`NLTK`庫中的`stopwords`模塊提供了什么？A.詞性標(biāo)注器B.命名實體識別器C.停用詞列表D.TF-IDF計算器10.如果一個文本情感分析模型在測試集上表現(xiàn)良好，但在訓(xùn)練集上表現(xiàn)完美，這可能暗示了什么問題？A.模型泛化能力強B.模型存在過擬合C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量高D.模型欠擬合二、填空題1.使用NLTK進行英文分詞時，常用的分詞函數(shù)是`__________`。2.TF-IDF值越高，表示該詞語在當(dāng)前文檔中的重要性越`__________`，但同時在整個語料庫中的分布可能越`__________`。3.情感分析的目標(biāo)是將文本分類為具有不同`__________`的類別，如正面、負(fù)面或`__________`。4.在使用詞典法進行情感分析時，通常需要為詞典中的每個情感詞分配一個`__________`來表示其情感傾向強度。5.`SpaCy`庫在處理中文文本時，其內(nèi)置的默認(rèn)模型名稱通常是`__________`。6.從一篇文章中去除標(biāo)點符號、數(shù)字和空格等無意義字符的過程，通常稱為`__________`。7.如果一個情感分析模型的預(yù)測結(jié)果與人工標(biāo)注的結(jié)果一致性高，其`__________`就好。8.特征提取是將原始文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以處理的數(shù)值特征向量的過程，`__________`是一種常用的文本特征表示方法。9.當(dāng)處理包含大量文本的案例數(shù)據(jù)時，使用`__________`庫可以方便地進行高效的數(shù)據(jù)讀取和manipulation。10.假設(shè)我們使用TextBlob對句子"這部電影真好！"進行情感分析，其返回結(jié)果的`polarity`屬性值通常會是一個介于`-1.0`和`__________`之間的浮點數(shù)。三、編程題假設(shè)你有一個包含用戶評論的CSV文件`user_reviews.csv`，該文件有兩列：`review_id`(評論ID)和`text`(評論文本)。請編寫Python代碼完成以下任務(wù)：1.(5分)導(dǎo)入必要的庫（至少包括Pandas、NLTK，以及NLTK的stopwords和word_tokenize）。2.(5分)讀取`user_reviews.csv`文件到PandasDataFrame中。3.(8分)對評論文本進行預(yù)處理：*使用`word_tokenize`進行分詞（假設(shè)文本是英文）。*去除NLTK`stopwords`中定義的英文停用詞。*去除長度小于3的詞和標(biāo)點符號（提示：可以使用`string.punctuation`）。4.(7分)對預(yù)處理后的評論文本，使用`TextBlob`計算每條評論的情感極性（`polarity`），并將結(jié)果添加為新列`sentiment_polarity`到原始DataFrame中。5.(5分)篩選出情感極性大于0.5的評論（即認(rèn)為是正面評論），并將這些評論的`review_id`和`text`列保存到一個新的CSV文件`positive_reviews.csv`中。四、案例分析題假設(shè)你是一名數(shù)據(jù)分析師，需要分析一段社交媒體上關(guān)于某新產(chǎn)品的用戶評論，以了解用戶的整體看法。你收集到了以下5條用戶評論（模擬數(shù)據(jù)）：1."這款產(chǎn)品太棒了！使用起來非常方便，界面設(shè)計也很漂亮。"2."感覺一般，沒什么特別吸引我的地方，價格有點貴。"3."售后服務(wù)很好，解決了我的問題，值得推薦！"4."產(chǎn)品不錯，但電池續(xù)航有點讓人失望。"5."太差了！根本沒法用，浪費錢。"請結(jié)合所學(xué)知識，完成以下分析任務(wù)：1.(10分)描述你會采用哪些步驟（包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、情感分析方法選擇）來對這5條評論進行情感分析。2.(10分)假設(shè)你選擇了基于詞典的方法（例如，使用一個簡化的正面詞表{"棒","方便","漂亮","好","推薦"}和負(fù)面詞表{"差","貴","一般","失望"}），請對這5條評論進行初步的情感打分（例如，正面詞出現(xiàn)次數(shù)-負(fù)面詞出現(xiàn)次數(shù)），并判斷每條評論的大致情感傾向（正面/負(fù)面/中性）。3.(10分)基于你的分析結(jié)果，簡要總結(jié)這5條評論反映出的用戶對這款產(chǎn)品的整體看法和主要關(guān)注點（例如，優(yōu)點、缺點等）。---試卷答案一、選擇題1.C2.B3.A4.C5.A6.C7.C8.B9.C10.B二、填空題1.word_tokenize2.高；低3.情感；中性4.情感值/分?jǐn)?shù)5.zh_core_web_sm6.數(shù)據(jù)清洗7.準(zhǔn)確率8.TF-IDF9.Pandas10.1.0三、編程題```pythonimportpandasaspdimportnltkfromnltk.corpusimportstopwordsfromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromstringimportpunctuationfromtextblobimportTextBlob#1.導(dǎo)入必要的庫#(庫已導(dǎo)入)#2.讀取CSV文件df=pd.read_csv('user_reviews.csv')#3.對評論文本進行預(yù)處理nltk.download('stopwords')nltk.download('punkt')stop_words=set(stopwords.words('english'))punctuations=set(punctuation)defpreprocess_text(text):tokens=word_tokenize(text)tokens=[word.lower()forwordintokensifword.isalpha()]#轉(zhuǎn)小寫并去除數(shù)字/標(biāo)點tokens=[wordforwordintokensifwordnotinstop_wordsandlen(word)>=3]return''.join(tokens)df['processed_text']=df['text'].apply(preprocess_text)#4.使用TextBlob計算情感極性df['sentiment_polarity']=df['processed_text'].apply(lambdax:TextBlob(x).sentiment.polarity)#5.保存正面評論到新CSV文件positive_reviews=df[df['sentiment_polarity']>0.5][['review_id','text']]positive_reviews.to_csv('positive_reviews.csv',index=False)```四、案例分析題1.步驟描述：a.數(shù)據(jù)加載：讀取包含用戶評論的文本數(shù)據(jù)。b.數(shù)據(jù)預(yù)處理：進行分詞（如使用NLTK或SpaCy），去除停用詞（使用NLTK的stopwords），去除標(biāo)點符號和數(shù)字，可能進行詞性過濾（如只保留名詞、動詞）。c.特征提?。簩㈩A(yù)處理后的文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征，常用方法有詞袋模型（BagofWords）或TF-IDF。d.情感分析方法選擇與實現(xiàn)：*詞典法：使用預(yù)定義的情感詞典（如SentiWordNet,VADER）計算文本的情感得分。需要考慮同義詞、反義詞、程度副詞等。*基于機器學(xué)習(xí)：使用標(biāo)注好的情感數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型（如樸素貝葉斯、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），然后用模型預(yù)測新評論的情感。e.結(jié)果分析與解釋：根據(jù)情感得分或分類結(jié)果，統(tǒng)計整體情感傾向（如正面/負(fù)面/中性比例），分析主要情感詞，解釋結(jié)果含義。2.初步情感打分與判斷：*正面詞表:{"棒","方便","漂亮","好","推薦"}*負(fù)面詞表:{"差","貴","一般","失望"}*評論1:"這款產(chǎn)品太棒了！使用起來非常方便，界面設(shè)計也很漂亮。"->正面詞:"棒"(1),"方便"(1),"漂亮"(1)->總分:3-0=3->正面*評論2:"感覺一般，沒什么特別吸引我的地方，價格有點貴。"->正面詞:0->負(fù)面詞:"一般"(1),"貴"(1)->總分:0-2=-2->負(fù)面*評論3:"售后服務(wù)很好，解決了我的問題，值得推薦！"->正面詞:"好"(1),"推薦"(1)->總分:2-0=2->正面*評論4:"產(chǎn)品不錯，但電池續(xù)航有點讓人失望。"->正面詞:"不錯"(1)->負(fù)面詞:"失望"(1)->總分:1-1=0->中性*評論5:"太差了！根本沒法用，浪費錢。"->正面詞:0->負(fù)面詞:"差"(1),"沒法用"(可視為負(fù)面，包含"差")->總分:0-2=-2->負(fù)面結(jié)果匯總：*評論1：正面*評論2：負(fù)面*評論3：正面*評論4：中性*評論5：負(fù)面3.整體看法與關(guān)注點總結(jié)：*整體看法：根據(jù)這5條評論，