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I
摘 要
随着现在的社会的不断进步,我国的经济体系也在不断的强大,改革开放的
脚步带动下,我国社会整体都在大踏步的向前深化发展。在经济的不断发展的带
动下,科技发展也在日新月异的向前发展。我国正在朝着发达国家的方向迈进,
在物质层面上,已经基本能够满足供给,并且物质储备能力大大提升。在精神层
面上,我国也在文化领域的发展也不断的前进,特别是在电影领域,我国的影视
剧的拍摄水平、内容质量等方面都有着长足的进步。中国电影业也从最早的艺术
类、以国有电影制片厂拍摄向更加商业化的市场运作发展,并且发展势头十分强
劲。电影行业的发展也得到了国家的大力支持,并且在资本的进入之后,让电影
的场景布置、演员选择、剧本创作上都有着很大的进步与提升。在大量以电影、
影视为主的娱乐业的快速发展下,观众也越来越多,现在的观众们通过在视频网
站、在网络社区、影评平台中都会对电影进行大量的评论,通过影评的评论也从
一定的程度上督促国内的影视行业朝向健康的方向发展。
鉴于电影评论的重要性,电影评论的情感数据分析也成为了当下发展非常迅
速的一项内容。本次就是利用了 flask 框架以及深度学习中的 word2vac 向量模型
来进行一款深度学习的电影评论软件开发,通过该软件的开发来更加有效的对众
多的影评文本进行情感分析来判断出一部电影评论好与评论不好的比例等内容,
从而为电影的评论提供一个综合的汇总评判分析。
关 键 词:深度学习;电影评论;情感分析;flask
II
ABSTRACT
With the continuous progress of today's society, our economic system is also constantly
strong. Driven by the pace of reform and opening up, our society as a whole is making
great strides to further develop. Driven by the continuous development of economy, the
development of science and technology is also advancing with each passing day. China
is moving towards the developed countries. On the material level, it can basically meet
the supply, and the material reserve capacity has been greatly improved. On the spiritual
level, China is also developing in the field of culture, especially in the field of movies,
China's film and TV series shooting level, content quality and other aspects have made
considerable progress. China's film industry has also moved from the earliest art
category to a more commercial market with state-owned film studios, and is growing
very strongly. The development of the movie industry has also been strongly supported
by the state, and after the entry of capital, the scene layout, actors selection and script
creation of the movie have made great progress and improvement. With the rapid
development of a large number of entertainment industries which mainly focus on
movies and movies, more and more audiences are coming. Now audiences will make a
large number of comments on movies through video websites, network communities
and movie evaluation platforms. The comments through movie evaluation will also, to
a certain extent, urge the domestic film and television industry to develop in a healthy
direction.
Given the importance of movie reviews, the analysis of emotional data in movie reviews
has also become a very rapidly growing content. This time, we use the flask framework
and word2vac vector model in the in-depth learning to develop a deep-learning movie
review software. Through the development of this software, we can more effectively
analyze many movie review texts to determine the proportion of good and bad movie
reviews, so as to provide a comprehensive summary and evaluation analysis for movie
reviews.
Keywords: In-depth learning; Movie reviews; Emotional analysis; Flask
III
目 录
1 绪论 ............................................................................................................................5
1.1 研究背景..............................................................................................................5
1.2 研究现状..............................................................................................................5
1.3 研究的意义..........................................................................................................6
1.4 开发的技术介绍..................................................................................................7
1.4.1 Python 技术....................................................................................................7
1.4.2 Flask 框架 ......................................................................................................7
1.4.3 MySQL 数据库..............................................................................................7
1.4.4 B/S 结构 .........................................................................................................7
1.5 论文的结构..........................................................................................................8
2 深度学习的算法研究 ................................................................................................9
2.1 卷积神经网络介绍..............................................................................................9
2.1.1 卷积神经网络特性 .......................................................................................9
2.1.2 卷积的方式 ...................................................................................................9
2.2 Word2vec 算法.....................................................................................................9
2.3 语句情感值分析................................................................................................10
2.4 算法思想............................................................................................................10
3 基于深度学习的电影评论需求分析 ......................................................................11
3.1 需求设计............................................................................................................11
3.2 可行性分析........................................................................................................11
3.2.1 技术可行性 .................................................................................................11
3.2.2 经济可行性 .................................................................................................11
3.2.3 操作可行性 .................................................................................................12
3.3 其他功能需求分析............................................................................................12
4 系统设计 ..................................................................................................................13
4.1 系统的功能模块设计........................................................................................13
4.2 数据库的设计....................................................................................................13
4.3 图书内容的预处理............................................................................................14
5 系统的实现 ..............................................................................................................16
5.1 系统的登录模块设计........................................................................................16
5.2 系统的首页实现................................................................................................16
IV
5.3 电影简介的实现................................................................................................17
5.4 电影评价分析的实现........................................................................................18
5.5 电影评价情感类别的实现................................................................................18
6 系统的测试 ..............................................................................................................20
6.1 测试的目的........................................................................................................20
6.2 测试的内容........................................................................................................20
6.3 测试的结果........................................................................................................20
7 结论与展望 ..............................................................................................................21
7.1 结论....................................................................................................................21
7.2 展望....................................................................................................................21
参考文献 ......................................................................................................................22
致 谢 ............................................................................................................................24
5
1 绪论
1.1 研究背景
随着我国在改革开放以来的不断努力,现在我国的市场化的经济运行不断的
向前发展,形成了多方向、多产业的综合性的市场经济,而在国家政策的积极支
持和干预下,我国的文化产业一直以来都在不断的向前快速发展。早在 80 年代,
我国的电影就已经逐渐的走出了国营制片厂的制作模式,形成了市场化的运行机
制。在 90 年代,随着国力的不断增强,中国的电影行业的内容也逐渐的丰富多
样,形成了电影市场的稳步发展,国产电影的竞争力也在不断的提升。电影行业
的发展势头一片向好。中国的电影票房收入不仅为中国电影带来了巨大的发展空
间,很多国外的电影在首映时也通过放在中国市场首映来获取中国市场的巨大红
利。在电影的创作端,一方面是国家鼓励和支持的政策带动,另一方面也是因为
电影市场的商业价值巨大,很多的资本都进入到影视行业中,两方面因素共同的
促使着电影创作的数量增加,电影类型的种类增加。并且在网络的普及下,现在
人们都有观影前、观影后在各类网站、社区平台中对于电影进行评价的习惯,这
些评价也为电影带来了二次营销的机会,继续将电影票房推向更高的抬价。中国
的电影票房在全球范围内都占据了一定的地位,例如 2019 年春节档的《流浪地
球》,成为了当年春节档的最热门影片,不仅仅在国内市场中,在国外也引起了
巨大的关注,而这部电影的突然爆红也离不开观众的口口相传,随着人们对该电
影的舆论不断发酵,观众对于的影评保持较好的评价水平使得该电影的票房持续
提升,最终实现从不被看好的中国科幻片市场脱颖而出,成为了当年的黑马。证
明了影评对于电影推广有着非常重要的作用。
1.2 研究现状
近些年来,情感分析成为了一项非常重要的研究内容,众多的学者纷纷进入
到该领域中来,而越来越多的研究成果也让机器学习的概念传播的更加广泛,受
到了全球人们的高度关注。机器学习处理中,以文本类的情感分析领域最为常见,
通过将字典、词典等内容与情感分析相结合,通过让计算机进行学习和训练,以
预处理文本的方式来判断文本情感,是人类一项巨大的发明创举。而在此基础上,
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