基于深度学习(LSTM)的电商购物情绪分析项目源代码及完整数据集(可运行实战项目，评分高).zip

简介：
本项目利用LSTM深度学习模型对电商平台用户评论进行情感分析，提供完整源码与数据集，适用于实践操作和研究参考。 基于深度学习（LSTM）的电商购物情感分析项目 该项目是个人大作业项目的源码集合，所有代码都经过本地编译且可运行，并已严格调试确保能够正常工作！评审分数达到95分以上。资源难度适中，内容已经过助教老师的审定以满足学习和使用需求。 情感分析模型建立： LSTM模型：作为基础模型的长短期记忆网络可以捕捉文本序列中的长期依赖关系。 词嵌入（Word Embeddings）：将单词映射到连续向量空间，提供语义信息表示。 模型训练：利用标记的数据集对LSTM模型进行训练以学习其中的情感。 情感分析功能： 情感分类：根据用户评论将其分为正面、负面或中性情绪。 情感强度分析：评估情感的强度，比如情绪的程度或极性的强度。 实时分析：处理实时生成的评论或反馈，以便实现即时的情感分析。 用户界面和反馈收集： 结果展示：通过标签、可视化统计等方式直观地向用户提供情感分析的结果。 用户反馈收集：从用户那里获取对情感分析结果的意见以改进模型并进行调整。 部署和集成： API服务：将情感分析功能封装成API，便于其他应用程序或系统调用。 与电商平台集成：实现项目在实际环境中的应用。