# 基于机器学习的商品评论情感分析
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## 从淘宝爬取评论
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## 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
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Python是一种高级、通用、解释型的编程语言,由Guido van Rossum于1989年发起,1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称,强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势: 易学易用: Python的语法设计简单直观,更接近自然语言,使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言: Python是一种高级编程语言,提供了自动内存管理(垃圾回收)等功能,减轻了程序员的负担,同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性: Python具有很好的跨平台性,可以在多个操作系统上运行,包括Windows、Linux、macOS等,使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库: Python内置了大量的模块和库,涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源: Python是开源的,任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展,使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持: Python拥有庞大而活跃的开发社区,这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验,并参与到Python的发展中。 适用于多个领域: Python在各种领域都有广泛的应用,包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域,Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程: Python支持面向对象编程,允许开发者使用类和对象的概念,提高了代码的重用性和可维护性。
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基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目.zip (43个子文件)
SJT-code
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
共 43 条
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