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　　序

　　2020选美比赛历时4天。最后一天，我连夜写完论文，终于在早上9点前写完了代码。以下是我在完成代码时遇到的一些困难和解决方法的简要记录。

　　文本预处理参考代码：

　　主要参考代码

　　Nltk用于对文本进行预处理，例如分词和删除停用词，以便用一些有意义的词替换一个注释。我的电脑的停用字词地址：C:\ users \ Lenovo \ appdata \ roaming \ nltk _ data \ corporate \ stop words

　　您可以创建自己的停用词。我以文档中的英文停用词为原文，加上了关于吹风机评论中经常出现的含义的词，做了一个新的停用词：hair_dryer。

　　在spacy下使用指定包时，用pip直接下载失败。具体原因不知道，后来在网页上下载了，用指定的命令安装到本地。命令也很神秘，这里要花很多时间：spacy下的load(en en )。

　　LDA主题分析和可视化LDA模型建立参见前面的参考代码。

　　多进程程序需要写入主函数。主体分类后，计算模型的复杂度和一致性得分。执行的一致性分数有错误。最后发现我的代码不在main函数里，所以不能执行多进程程序。最终解决方案是指：

　　多进程程序应写入主函数计算模型困惑度。

　　LDA模型建立后，计算模型的精度。

　　混乱和一致

　　视觉参考代码：pyLDAvis视觉参考代码

　　分析结果很玄乎，主要看个人理解，每次出来记过都不一样。把它放在论文里主要是因为它有两个可视化，非常先进。我还没有想到一个方法来提高LDA话题的分类。

　　错误解决

　　使用文章的可视化方法与LDA模型，我在使用pyLDAvis可视化时遇到了很大的困难。详情和解决方案见我的帮助帖：python。

　　最后，我把我的思维变成了可视化。原版可能是因为我没有下载jupyter note。所以最后只能用网址打开结果，不能从本地工具。

　　Ps:按照贴吧里的方式打开IIS后，c盘的用户文件夹里出现了一个新用户：DefaultAppPool。

　　NLTK情感分析参考代码：Tweety评论的情感分析。

　　使用同类型的语料库作为实验数据，制作语料库包可以得到更准确的结果。在这里，我们改变了原来的Twitter语料库包，但我最终没有得到更准确的结果。可能语料库还不够丰富，爬虫还没学会。

　　这次比赛我直接修改了Twitter语料库包，但其实我可以自己做一个新文档，把代码的import twitter_samples改成新创建的语料库文件夹，然后把正反放在两个下面。json分别。该文件夹可以放在c:\ users \ Lenovo \ appdata \ roaming \ nltk _ data \ corporate目录下。

　　从nltk.corpus导入twitter_samples

　　原代码中的热情量化只是实现了评论热情的输出，或正或负。我对它做了一些改动，计算了每个正面词或负面词的频率，最后用正面频率-负面频率来产生情绪正面性。下面的代码被用作灵感：情绪积极性的计算

　　python错误检查的一些收获首先是关于python代码错误提示的搜索方法。以前我一般只找到自己写的代码的水平。通过这段时间，我发现有时候你的代码没有问题，错误出现在原来的包函数里。这时候我们就得跟着python的错误提示功能继续往下看了。为什么下载的包中的函数会有错误？一个是你的windows系统不支持某种语法(见：[errno2]没有这样的文件或目录： nul )。另一种是他的包里有些函数改了名字，执行的时候才知道改了名字，而你的包没有改名字。

　　下图是我做pyLDAvis时遇到的错误提示。

　　选美比赛的一个重点，美赛不需要支撑材料

　　我们的情感热情分析结果非常不理想，我几乎总是在最后一天调整语料库包，试图提高准确性。可惜最后失败了。然后。

　　我只能说，不需要证明材料是好事。我们没有在最终的附录中放任何代码。团队分工不要太明确了。这样会让每个人都很孤独，很累

　　比赛在网上举行，增加了我们沟通的难度。而且大家的分工变得更加独立。

　　说实话，这次报纸的很多部分我都没看。我只修改了部分模型的建立，填写了模型的求解。并在最后一夜写下了结论。剩下的时间我都在纠结代码。但是，期末论文中我的代码部分并不多。虽然每一个结果都需要量化，然后用我的情感去计算，但是一想到我们代码运行的数据准确率极低，我就觉得自己在论文中没有做出太大的贡献。如果用我的数据来计算，会发现我们大部分合理的猜测都无法得到验证，所以。

　　我另外两个队友，一个队友，基本上把所有论文的主体部分都写好了。和数据筛选，简单计算。而且大部分模特都是她一个人创作的。我只参与了前两天的讨论，提供了一些思路。

　　另一个队友主要是翻译。这一次因为支气管炎，她无法用声音交流，所以她没有提供任何关于建模的想法。一些不涉及建模主要思路的论文都是她完成的，她还兼做图表师。美赛与国赛

　　相比上一次的全国赛，在大家一起思考，可以互相帮助的时候，这次彻底分裂，勤奋的悟空，竟然这么差劲。我们都是物联网专业的。我们原来的优势是技术不受限制，可以互相帮助，这在这次比赛中完全没用。

　　这一次，比全国比赛要多花很多时间。除了吃饭睡觉，我们基本都在做建模，吃饭睡觉的时间也很短。每天我们都是一点或者两点以后睡觉，七点以后。最后一天，我熬了一夜。

　　我仍然怀念全国比赛。我每天有那么多时间考虑吃什么，还可以四处走访打听敌情。数学建模

　　之后我们队就再也没有参加比赛了，因为没有训练，所以建模能力一直在退化。后来我作为论文作者，和另外两个人组队参加了一个中国数字杯，获得了二等奖。但其实这个比赛水平不高，题目基本都是用文字建模，答案不用拉到一边就能编出来。真正热爱数学建模的，不是两三天就能从这个比赛中学到东西，而是要长期积累，多次随队训练。国赛才是真正考验一支球队水平的比赛，美赛并不能完全说明水平。可能有的队伍论文很精彩，得过很多其他大大小小的奖，但是从来没有拿过全国比赛的冠军。可能需要思考模型是否过于理想和空洞而忽略了建模本身：如何高效合理地解决问题。

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