Python《基于机器学习的商品评论情感分析（使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据）》+源代码+文档说明

# 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)