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用 NLP + Streamlit，把问卷变成能说话的反馈

news 2025/4/26 16:47:49

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网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

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文章目录

- 摘要
- 引言
- 从问卷到数据：先整理内容
- 用 NLP 模型做情感分析
- - 安装依赖：
  - 加载模型做情感分析：
- Streamlit 可视化展示结果
- 进阶玩法：关键词提取 + 群体画像
- QA 环节
- 总结

摘要

传统的问卷分析往往只关注选择题的统计结果，容易忽略填空题背后的真实想法和情绪。本文分享如何用自然语言处理（NLP）技术对志愿者满意度问卷进行语义理解和情感分析，结合 Streamlit 实现可视化展示，让问卷不再只是数字的堆砌，而是情绪和反馈的“放大镜”。

引言

每次做完公益活动，我们都习惯发个问卷来听听大家的声音。但最后看到的，往往是一堆单选题比例和开放题里“看起来都挺满意”的句子。这其实很难帮助组织者真正优化服务体验。

有没有可能让 AI 来“读懂”这些问卷？比如它能告诉我们：“大部分人对组织效率满意，但有人对时间安排表达了负面情绪”？有了情感分析、语义提取这些 NLP 工具，答案是肯定的。

从问卷到数据：先整理内容

在开始处理之前，我们先准备好一份包含以下字段的问卷数据（可用 Excel 或 CSV）：

问卷编号	满意度打分（1-5）	主观评价文本
1	5	很棒的体验，组织很周到！
2	3	志愿者太多，感觉没安排好任务
3	4	整体还不错，就是有点赶

我们重点处理的是“主观评价文本”字段。

用 NLP 模型做情感分析

我们这里使用 transformers 里的 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 模型（也可以替换成 DeepSeek 或 OpenAI 的 API 模型）：

安装依赖：

pip install transformers torch pandas streamlit

加载模型做情感分析：

from transformers import pipeline
import pandas as pd# 读取问卷数据
df = pd.read_csv("questionnaire.csv")# 加载情感分析模型
classifier = pipeline("sentiment-analysis")# 对每条文本进行分析
df["情绪判断"] = df["主观评价文本"].apply(lambda x: classifier(x)[0]['label'])

这样我们就拿到了每条文本的情绪标签，是正面（POSITIVE）还是负面（NEGATIVE）。

Streamlit 可视化展示结果

我们用 Streamlit 做一个小前端页面，让大家能方便地看到整体结果分布。

import streamlit as st
import matplotlib.pyplot as pltst.title("志愿者满意度问卷分析")# 加载情绪统计
emotion_counts = df["情绪判断"].value_counts()
st.subheader("情绪分布图")
st.bar_chart(emotion_counts)# 展示正负面例句
st.subheader("正面反馈示例")
st.write(df[df["情绪判断"] == "POSITIVE"]["主观评价文本"].head(5).tolist())st.subheader("负面反馈示例")
st.write(df[df["情绪判断"] == "NEGATIVE"]["主观评价文本"].head(5).tolist())