Advertisement

中文商品评论情感分析项目实战源代码及数据集.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供中文商品评论的情感分析实战案例，包含完整源代码和丰富数据集，旨在帮助学习者掌握文本预处理、特征提取及模型训练等关键技能。 资源主要包括中文商品评论情感判别源代码和数据集。这些数据涵盖了对书籍、酒店、计算机、牛奶、手机以及热水器的评论，并分为积极（pos）与消极（neg）两类。其中，svm_w2v_model.py 源代码利用Word2vec生成词向量，通过求平均得到句向量，进而构建SVM模型来进行文本情感预测。 该资源适合初学者学习文本分类使用，涵盖数据预处理、机器学习以及文件读取与写入等内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 中文商品评论情感分析项目实战源代码及数据集.zip
    优质
    本项目提供中文商品评论的情感分析实战案例，包含完整源代码和丰富数据集，旨在帮助学习者掌握文本预处理、特征提取及模型训练等关键技能。 资源主要包括中文商品评论情感判别源代码和数据集。这些数据涵盖了对书籍、酒店、计算机、牛奶、手机以及热水器的评论，并分为积极（pos）与消极（neg）两类。其中，svm_w2v_model.py 源代码利用Word2vec生成词向量，通过求平均得到句向量，进而构建SVM模型来进行文本情感预测。 该资源适合初学者学习文本分类使用，涵盖数据预处理、机器学习以及文件读取与写入等内容。
     
  • 电商产品评论的情感分析数据.zip
    优质
    本资料集包含了针对各类电商平台商品评论进行情感分析的数据。通过文本处理和机器学习技术，对用户反馈进行了正面、负面及中立情绪分类。适合自然语言理解和情感计算研究使用。 随着网上购物的流行，人们对在线购物的需求日益增加。电商平台越来越需要了解消费者的真实想法，其中一种重要的方式是对消费者的文本评论进行内在信息的数据挖掘分析。通过这种方式，平台可以更好地理解用户需求并改进服务。
     
  • 英文文本分类电影评论情感判别的项目实战源码及数据集
    优质
    本项目提供了一套完整的英文电影评论情感分析解决方案，包括标注的数据集和训练后的模型源代码。通过机器学习技术对评论进行正面或负面的情感分类。 资源主要包括英文文本分类电影评论情感判别源码及数据集等相关文件。其中包含的训练集为labeledTrainData.tsv；测试集为testData.tsv；额外无标签的训练集为unlabeledTrainData.tsv；停用词过滤表为stopwords.txt；源代码文件名为movie_reviews_analysis.py。 本资源适用于初学者学习文本分类，内容涵盖数据预处理、机器学习以及文件读取和写入等方面。
     
  • Python下的商品评论情感分析代码包.zip
    优质
    这是一个包含Python脚本和工具的压缩文件，用于分析电子商务网站上商品评论的情感倾向，帮助用户快速理解消费者反馈的情绪色彩。 使用Python爬取电商平台的商品评论，并对评论进行情感分析和主题分析。通过机器学习生成算法模型，并利用Flask框架搭建可视化展示平台。请参考相关文档以获取更多信息。
     
  • 中文评论的情感分析数据集
    优质
    本数据集包含大量针对各类中文文本资料（如电影、产品等）的用户评论及其对应情感标签，旨在支持自然语言处理中情感分析的研究与应用。 谭松波的中文评论情感分析结果为：1表示正向情感，0表示负向情感。
     
  • 京东2011.1-2013.3商品评论情感数据集.zip
    优质
    该数据集包含京东在2011年1月至2013年3月期间的商品评论，每条评论均标注有正面或负面的情感标签，用于研究产品评价的情感分析。 本数据集包含52万件商品，涉及1100多个类目，涵盖142万名用户，并且有720万条评论和评分数据。
     
  • Python毕业设计：基于机器学习的淘宝商品评论情感分析项目源码及数据（高分项目）.zip
    优质
    本项目为Python毕业设计作品，采用机器学习技术对淘宝商品评论进行情感分析。包含完整源代码和训练数据集，适合研究与学习使用。 该项目是个人毕业设计项目源码，评审分数达到97分，并经过严格调试确保可以运行。适合计算机相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为课程设计、大作业或毕业设计的参考。 项目内容包括从淘宝网站爬取商品评论数据，采用Selenium技术模拟真实用户登录行为来获取有效信息。在收集到的数据基础上进行一系列预处理工作：如果文本中包含诸如“666”、“好好好”等无意义词汇，则会去除这些词语及标点符号。 接下来使用jieba库的精确模式对评论内容进行分词，并构建相应的字典，以便后续将词汇转换为向量形式。这一阶段还包括创建一个单词索引表以及生成每个句子对应的词向量表示。 最后，项目对比了两种不同的分类模型——支持向量机(SVM)和长短时记忆网络(LSTM)，用于分析商品评论的情感倾向性。
     
  • 商品评论爬虫、词云图及情感分析.zip
    优质
    本项目提供了一种自动化获取并分析商品评论的方法。通过抓取在线平台的商品评价数据，并运用词云图直观展示高频词汇，同时利用情感分析技术评估消费者对产品的正面或负面情绪倾向，为商家优化产品和服务提供有力的数据支持。 本段落介绍了如何爬取某电商平台的评论，并绘制词云图进行情感分析，适用于学习用途。
     
  • 商品评价情感数据集.txt
    优质
    该数据集包含大量关于各类商品的用户评价文本及其对应的情感标签，旨在用于训练和评估情感分析模型。 中文情感分析语料库包含酒店、服装、水果、平板和洗发水五个领域的评价数据，每个领域各有5000条正面与负面的评论。这些数据来源于携程网和京东网站，仅供科研学习使用，欢迎下载利用！