基于机器学习SVM与LSTM的商品评论情感分析python源码+数据集+训练好的模型+GUI界面.zip

基于机器学习的商品评论情感分析python源码+数据集+训练好的模型+GUI界面(毕设项目).zip 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 【两种分类模型对比】 SVM 对比 LSTM 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、机器学习、情感分析、模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 基于机器学习的商品评论情感分析python源码+数据集+训练好的模型+GUI界面(毕设项目).zip基于机器学习的商品评论情感分析python源码+数据集+训练好的模型+GUI界面(毕设项目).zip基于机器学习的商品评论情感分析python源码+数据集+训练好的模型+GUI界面(毕设项目).zip基于机器学习的商品评论情感分析python源码+数据集+训练好的模型+GUI界面