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。
也可以用来学习、参考、借鉴。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
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