TOOL1_FINAL_PROJECT 源码

TOOL1_FINAL_PROJECT 读我一下: 艾莉森·卡恩(Alison Kahn)吉娜·麦克法兰(GarFarland)保罗·奥利里(Paul O'Leary) 给定AirBnB列表上的开放文本评论和常规数字评分,我们可以使用NLP来预测六个类别(准确性,位置,沟通,签到,清洁度和价值)中的每个类别的评分,还是结果表明存在偏差对较高或较低的分类评分? 在本项目概述的三种方法中,哪种方法得出的结果最准确,为什么? 数据是从data.world获取的: ://data.world/bjblock/airbnb-chicago 由于该项目的文本翻译和处理要求,我们团队的每个成员都创建了自己的Jupyter笔记本。 它们的名称如下: 卡恩(Kahn):麦克法兰(McFarland):奥莱里(O'Leary):