这段代码提供了使用Python和LDA（潜在狄利克雷分配）主题模型进行电商平台商品评论的情感分析。通过该工具可以提取并评估消费者反馈中的关键主题及其情绪倾向，从而帮助企业更好地理解客户需求与市场趋势。
本段落概述了从爬虫获取的原始数据开始处理的过程。首先通过pre_data.py脚本进行预处理工作。接下来，在lda_model.py文件里提取评论中的特征名词，并对每个特征名词前后的情感副词及情感词汇赋予加权得分，构建一个以特征为列向量的数据框架（DataFrame），记录每条评论的相关评分。
为了进一步分析和建模，我们利用PCA、皮尔逊相关性等方法抽取关键的特征数据。之后使用逻辑回归(LRModel)、支持向量机(SVM)及Xgboost算法对基本模型进行训练，并预测销量排名。
在预处理阶段，由于每条评论可能包含多个句子且每个句子讨论的内容或产品特性各不相同，因此以整条评论作为单位分类会导致混淆。不同于英文分词可以依据空格来区分单词，在中文中这种严格的划分方式并不适用。为此我们采用了jieba这一Python包来进行文本切分。
在完成基本的分词任务后，接下来需要进行的是词性标注工作。无论是产品特性还是情感观点表达都依赖于名词和形容词等特定词汇类型，因此通过标识这些词语的具体属性有助于后续分析工作的展开，并为之后的数据处理奠定了坚实的基础。
此外，在正式构建模型之前还需要对评论数据中的无意义成分（如介词、量词、助词以及标点符号）进行过滤。这一过程涉及停用词表的应用和去除不必要的字符，以确保输入建模的文本具有高度的相关性和有效性。
5星
