# 基于机器学习的商品评论情感分析
[](https://app.fossa.com/projects/git%2Bgithub.com%2FvirgoC0der%2FSentimentAnalysisOfProductReview?ref=badge_shield)
## 从淘宝爬取评论
使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据。
## 数据清理
如果文本中有“666“，”好好好“等无用词语，去掉评论中的标点符号。
## 分词
使用jieba精确模式进行分词，构造词典
## 将词汇向量化
创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引
## 分类模型对比
SVM vs LSTM
## License
[](https://app.fossa.com/projects/git%2Bgithub.com%2FvirgoC0der%2FSentimentAnalysisOfProductReview?ref=badge_large)
毕业设计Python基于机器学习的电商淘宝商品评论情感分析项目源码+数据+模型.zip （43个子文件） 
毕业设计Python基于机器学习的淘宝商品评论情感分析项目源码+数据 svm_model 
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