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个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 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。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。