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# 航空推文情感分析系统
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> **机器学习 (Python) 课程设计**
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## 👥 团队成员
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| 姓名 | 学号 | 贡献 |
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| 张则文 | 2311020133 | 数据处理、模型训练、Agent 开发、Streamlit开发、文档撰写 |
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| 潘俊康 | 2311020121 | 仓库搭建、Streamlit测试、文档撰写 |
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| 陈俊均 | 2311020104 | Agent 开发、Streamlit测试、文档撰写 |
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## 📝 项目简介
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本项目是一个基于**传统机器学习 + LLM + Agent**的航空推文情感分析系统，旨在实现可落地的智能预测与行动建议。系统使用 Twitter US Airline Sentiment 数据集，通过传统机器学习完成推文情感的量化预测，再利用 LLM 和 Agent 技术将预测结果转化为结构化、可执行的决策建议，确保输出结果可追溯、可复现。
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## 🚀 快速开始
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```bash
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# 克隆仓库
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git clone http://hblu.top:3000/MachineLearning2025/G05-Sentiment-Analysis-of-Aviation-Tweets.git
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cd G05-Sentiment-Analysis-of-Aviation-Tweets
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# 安装依赖
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pip install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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uv config set index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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uv sync
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# 配置环境变量
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env 填入 API Key
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# 运行 Demo
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uv run streamlit run src/streamlit_tweet_app.py
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## 1️⃣ 问题定义与数据
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### 1.1 任务描述
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本项目是一个三分类任务，目标是自动识别航空推文的情感倾向（negative/neutral/positive）。业务目标是构建一个高准确率、可解释的推文情感分析系统，帮助航空公司及时了解客户反馈，优化服务质量，提升客户满意度。
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### 1.2 数据来源
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| 项目 | 说明 |
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| 数据集名称 | Twitter US Airline Sentiment |
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| 数据链接 | [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/crowdflower/twitter-airline-sentiment) |
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| 样本量 | 14,640 条 |
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| 特征数 | 15 个 |
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### 1.3 数据切分与防泄漏
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数据按 8:2 比例分割为训练集和测试集，确保模型在独立的测试集上进行评估。在数据预处理和特征工程阶段，所有操作仅在训练集上进行，避免信息泄漏到测试集。使用 TF-IDF 进行文本向量化时，同样严格遵循先训练后应用的原则。
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## 2️⃣ 机器学习流水线
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### 2.1 模型架构
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本项目采用 **VotingClassifier** 集成学习方法，结合多个基础分类器的优势：
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- **逻辑回归 (Logistic Regression)**：线性模型，适合处理高维稀疏特征
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- **多项式朴素贝叶斯 (MultinomialNB)**：适合文本分类任务
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- **随机森林 (RandomForestClassifier)**：集成树模型，抗过拟合能力强
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- **LightGBM 分类器**：梯度提升树模型，高性能、高效率
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### 2.2 模型性能
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| 模型 | 指标 | 结果 |
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| VotingClassifier | 准确率 | 0.8159 |
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| VotingClassifier | F1 分数（Macro） | 0.7533 |
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### 2.3 特征工程
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1. **文本特征提取**：使用 TF-IDF 向量化，最大特征数为 5000，ngram 范围为 (1, 2)
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2. **航空公司编码**：使用 LabelEncoder 对航空公司名称进行编码
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3. **特征合并**：将文本特征和航空公司特征合并为最终特征矩阵
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### 2.4 误差分析
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模型在以下类型的样本上表现相对较差：
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1. 包含复杂情感表达的推文（如讽刺、反语）
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2. 混合多种情感的推文
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3. 包含大量特殊字符或缩写的推文
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4. 上下文依赖较强的推文
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这主要是因为文本特征提取方法（TF-IDF）对语义理解有限，无法完全捕捉复杂的语言模式和上下文信息。
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## 3️⃣ Agent 实现
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### 3.1 工具定义
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| 工具名 | 功能 | 输入 | 输出 |
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| `predict_sentiment` | 使用机器学习模型预测推文情感 | 推文文本、航空公司 | 分类结果和概率 |
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| `explain_sentiment` | 解释模型预测结果并生成行动建议 | 推文文本、分类结果、概率 | 结构化的解释和建议 |
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| `generate_response` | 生成针对推文的回复建议 | 推文文本、情感分类 | 回复建议文本 |
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### 3.2 决策流程
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Agent 按照以下流程执行任务：
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1. 接收用户提供的推文文本和航空公司信息
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2. 使用 `predict_sentiment` 工具进行情感分类预测
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3. 使用 `explain_sentiment` 工具解释分类结果并生成行动建议
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4. 使用 `generate_response` 工具生成针对性的回复建议
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5. 向用户提供清晰、完整的情感分析结果、解释和建议
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### 3.3 案例展示
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**输入**：
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@United This is the worst airline ever! My flight was delayed for 5 hours and no one helped!
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```
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**输出**：
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```json
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{
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"classification": {
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"label": "negative",
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"probability": {
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"negative": 0.92,
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"neutral": 0.05,
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"positive": 0.03
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}
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},
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"explanation": {
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"key_factors": ["worst airline ever", "delayed for 5 hours", "no one helped"],
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"reasoning": "推文中包含强烈的负面情感词汇，描述了航班延误和缺乏帮助的负面体验",
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"confidence_level": "高",
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"suggestions": ["立即联系客户并提供补偿", "调查延误原因并改进服务流程", "加强员工培训"]
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},
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"response_suggestion": "尊敬的客户，对于您航班延误和未能获得及时帮助的糟糕体验，我们深表歉意。我们将立即调查此事并为您提供相应的补偿。感谢您的反馈，我们将努力改进服务质量。"
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}
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```
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## 4️⃣ 系统特色
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### 4.1 多模态情感分析
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系统不仅提供情感分类结果，还通过 LLM 生成详细的解释和可执行的行动建议，实现从预测到决策的完整闭环。
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### 4.2 实时交互体验
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通过 Streamlit 构建的 Web 界面提供直观的交互体验，支持单条推文分析和批量文件处理功能。
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### 4.3 结构化输出
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所有输出都采用结构化格式，确保结果的可追溯性和可复现性，便于后续分析和应用。
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## 5️⃣ 开发心得
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### 5.1 主要困难与解决方案
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1. **文本特征提取**：航空推文包含大量缩写、特殊字符和行业术语，解决方案是使用 TF-IDF 结合 ngram 特征，捕捉更丰富的语言模式。
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2. **多分类平衡**：情感分类是三分类任务，需要处理类别不平衡问题，解决方案是使用 Macro-F1 作为主要评估指标。
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3. **模型集成**：单个模型在复杂情感识别上存在局限，解决方案是使用 VotingClassifier 集成多个模型的优势。
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### 5.2 对 AI 辅助编程的感受
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AI 辅助编程工具在代码编写和问题解决方面提供了很大帮助，特别是在处理重复性任务和学习新框架时。它可以快速生成代码模板，提供解决方案建议，显著提高开发效率。但同时也需要注意，AI 生成的代码可能存在错误或不符合项目规范，需要人工仔细检查和调试。
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### 5.3 局限与未来改进
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1. **模型性能**：当前模型在处理复杂语言模式和上下文理解方面仍有提升空间，可以考虑使用更先进的文本表示方法（如 BERT）。
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2. **多语言支持**：目前系统主要支持英文推文，未来可以扩展到多语言情感分析。
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3. **实时性**：可以优化模型推理速度，实现实时情感分析功能。
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4. **情感细粒度分析**：可以进一步细分情感类别，如愤怒、失望、满意等更细致的情感标签。
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## 技术栈
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| 组件 | 技术 | 版本要求 |
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| 项目管理 | uv | 最新版 |
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| 数据处理 | polars + pandas | polars>=0.20.0, pandas>=2.2.0 |
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| 数据验证 | pandera | >=0.18.0 |
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| 机器学习 | scikit-learn + lightgbm | sklearn>=1.3.0, lightgbm>=4.0.0 |
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| LLM 框架 | openai | >=1.0.0 |
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| Agent 框架 | pydantic | pydantic>=2.0.0 |
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| 可视化 | streamlit | >=1.20.0 |
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| 文本处理 | nltk | >=3.8.0 |
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## 许可证
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MIT License
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## 致谢
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- 感谢 [DeepSeek](https://www.deepseek.com/) 提供的 LLM API
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- 感谢 Kaggle 提供的 [Twitter US Airline Sentiment](https://www.kaggle.com/datasets/crowdflower/twitter-airline-sentiment) 数据集
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- 感谢所有开源库的贡献者
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## 联系方式
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如有问题或建议，欢迎通过以下方式联系：
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- 项目地址：[http://hblu.top:3000/MachineLearning2025/G05-Sentiment-Analysis-of-Aviation-Tweets](http://hblu.top:3000/MachineLearning2025/G05-Sentiment-Analysis-of-Aviation-Tweets)
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- 邮箱：xxxxxxxxxx@gmail.com
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**© 2026 航空推文情感分析系统 | 基于传统机器学习 + LLM + Agent**
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