Python高分毕业设计-基于机器学习实现的商品评论情感分析代码+文档说明

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Python高分毕业设计-基于机器学习实现的商品评论情感分析代码+文档说明.zip （43个子文件）

主----master

svm_model

model.pkl 7.35MB

w2v_model.pkl 8.58MB

lstm

__init__.py 0B

draw.py 2KB

lstm_test.py 3KB

train_lstm.py 6KB

draw_plot.py 1KB

comment_text.model 7.07MB

data

pos.xls 2.12MB

neg.csv 2.49MB

test_set.csv 58KB

neutral.csv 2.12MB

neg.xls 1.76MB

pos.csv 3.39MB

res_comment.csv 14KB

.idea

vcs.xml 180B

misc.xml 288B

inspectionProfiles

profiles_settings.xml 174B

graduation_project.iml 317B

modules.xml 288B

.gitignore 38B

review_treatment

__init__.py 0B

review_pretreatment.py 2KB

chromedriver 13.77MB

GUI

main_page.py 2KB

model

lstm_three.h5 4.18MB

lstm.yml 3KB

Word2vec_model.pkl 18.94MB

lstm_new.h5 3.3MB

review_crawler

review.csv 879KB

restaurant_crawler.py 2KB

crawler.py 2KB

test

__init__.py 0B

model_test.py 1KB

svm

data

test_vecs.npy 3.22MB

y_test.npy 33KB

train_vecs.npy 12.88MB

y_train.npy 132KB

train_svm.py 4KB

draw_plot.py 413B

train_cut.csv 395KB

comment_text.vector 7.17MB

README.md 986B

# 基于机器学习的商品评论情感分析 [![FOSSA Status](https://app.fossa.com/api/projects/git%2Bgithub.com%2FvirgoC0der%2FSentimentAnalysisOfProductReview.svg?type=shield)](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 [![FOSSA Status](https://app.fossa.com/api/projects/git%2Bgithub.com%2FvirgoC0der%2FSentimentAnalysisOfProductReview.svg?type=large)](https://app.fossa.com/projects/git%2Bgithub.com%2FvirgoC0der%2FSentimentAnalysisOfProductReview?ref=badge_large)

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