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Python在旅游景点级别情感分析中的毕业设计与实现(含源码、数据库及演示视频).zip

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简介:
本项目为基于Python的情感分析在旅游景点评价中的应用研究。通过收集评论数据并进行情感分类,旨在评估游客对特定旅游景点的满意度和体验质量。项目包含完整的代码库、数据库以及操作演示视频,便于学习与参考。 本次设计的语料库构建系统首页包含导航菜单、文本管理和系统管理功能区,这些功能为语料库操作提供了实用工具。主页显示各类统计信息,包括用户数量、累计评论数、已标注与未标注评论数等,并通过柱状图形式展示好评、中评和差评。 在文本列表界面中,展示了从网络自动爬取的评价内容,以列表方式呈现这些用户的反馈信息,其中包括每个评价的编号、具体内容以及是否已被标注的状态。用户可以在此直接删除不需要的信息条目。 此外,在文本分类模式下,系统允许用户输入任意评论语句(如“景区一点都不好玩”),点击开始后,系统将利用内置算法判断该条评论是积极还是消极,并通过弹窗形式告知结果。

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  • Python).zip
    优质
    本项目为基于Python的情感分析在旅游景点评价中的应用研究。通过收集评论数据并进行情感分类,旨在评估游客对特定旅游景点的满意度和体验质量。项目包含完整的代码库、数据库以及操作演示视频,便于学习与参考。 本次设计的语料库构建系统首页包含导航菜单、文本管理和系统管理功能区,这些功能为语料库操作提供了实用工具。主页显示各类统计信息,包括用户数量、累计评论数、已标注与未标注评论数等,并通过柱状图形式展示好评、中评和差评。 在文本列表界面中,展示了从网络自动爬取的评价内容,以列表方式呈现这些用户的反馈信息,其中包括每个评价的编号、具体内容以及是否已被标注的状态。用户可以在此直接删除不需要的信息条目。 此外,在文本分类模式下,系统允许用户输入任意评论语句(如“景区一点都不好玩”),点击开始后,系统将利用内置算法判断该条评论是积极还是消极,并通过弹窗形式告知结果。
  • Python语料模型.zip
    优质
    本项目提供一个基于Python的情感分析工具包,用于分析旅游景点评论数据。包含清洗过的语料库和训练好的机器学习模型,便于进行相关研究与开发。 在本项目中,“Python毕业设计之旅游景点方面级别情感分析语料库与模型源码.zip”是一个针对Python编程语言的毕业设计项目,重点在于实现一个基于旅游景点的情感分析系统。该系统利用自然语言处理(NLP)技术来评估用户对不同旅游景点的评价。 1. **Python Django框架**:Django是用于构建高效且可扩展网站应用的一个高级Python Web开发框架,在此项目中负责后端开发,包括HTTP请求处理、数据库交互、路由和视图等功能。理解Django的基础知识及其MVT(Model-View-Template)架构模式对于理解项目的结构至关重要。 2. **数据库设计**:该项目可能包含一个用于存储用户评论、景点信息以及情感分析结果的数据库。掌握SQL语言及SQLite或MySQL等数据库管理技术是操作这些数据的基本要求。此外,Django提供的ORM层允许开发者以Python对象的形式进行数据库操作,简化了复杂的数据库交互。 3. **情感分析**:作为NLP的一个分支,情感分析旨在识别和提取文本中的主观信息及其情绪色彩。项目中可能采用了预训练的深度学习模型(如BERT、LSTM或Transformer)或者传统机器学习方法(如Naive Bayes、SVM)来实现这一目标。开发者需要对文本预处理(包括分词、去除停用词)、特征工程和模型调优有深入理解。 4. **语料库**:为了训练情感分析模型,项目可能包含了大量经过标注的旅游景点评论数据集,这些数据被标记为正面、负面或中性情感。构建并维护高质量的数据集是此项目的重点之一,包括收集原始文本、清洗和质量检查过程。 5. **前端开发**:尽管未特别提及,在一个完整的Web应用中通常会包含用户友好的界面设计部分。这可能涉及使用HTML、CSS及JavaScript等技术,以及如Bootstrap或React的前端框架来构建展示景点信息与分析结果的应用程序页面。 6. **项目部署**:提供的“项目部署说明.zip”文件指导如何将应用程序部署到服务器上,涵盖配置开发环境(例如安装Python和Django)、设置域名和SSL证书、使用gunicorn等WSGI服务器及Nginx作为反向代理的相关步骤。 7. **文档编写**:详细的项目说明书包含了系统架构图、功能模块描述、操作流程以及技术栈介绍等内容。这有助于理解项目的运作机制并为后续维护提供支持。 此毕业设计涵盖了Python Web开发的多个方面,包括Django框架的应用、数据库管理与优化、情感分析模型的设计与实施、数据处理和前端界面构建等技能的学习实践过程。
  • Python推荐系统、论文资料
    优质
    本项目提供了一个基于Python的旅游景点智能推荐系统的完整解决方案,包括源代码、数据库设计文档、相关研究论文以及操作演示视频。 基于Python的旅游景点推荐系统源码、数据库及论文资料与演示视频,该项目为个人毕业设计项目,在答辩评审中获得了98分的好成绩。代码经过调试测试,确保可以运行。欢迎下载使用,适合初学者学习并进阶提升。 该资源主要适用于计算机科学、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者,并可用于期末课程设计、课程大作业及毕业设计等项目。整个项目具有较高的参考价值,基础扎实的用户可以在现有基础上进行修改调整,以实现更多不同的功能。
  • Python招聘系统(Django框架)().zip
    优质
    本项目为基于Django框架的Python开发作品,旨在构建一个集数据收集、处理与可视化的综合分析平台。项目完整交付包括代码库、数据库结构及其操作示例和系统功能展示视频等资源。 在使用Python Django和MySQL进行开发的过程中(包括数据分析并以图表形式展示),用户登录后可以执行以下操作: 1. 使用爬虫技术获取全新疆招聘网站的数据。(具体到某个网站,点击按钮即可启动爬虫)需要提供相关文档。 2. 分析热门行业及热门岗位的情况。 3. 对应聘者所需的基本技能、工作经验和学历要求进行分析。 4. 研究职位分布情况。 对于此次系统的开发,在结构设计上主要采取框架式开发方式。此前章节已经对整个项目的主要内容以及整体思路进行了详细的说明,本节将根据明确的开发目标通过各个模块的设计实现系统的内容搭建与功能完善。本次开发的核心是数据爬取和分析应用,并在此基础上添加其他的功能模块以形成一个完整系统的构建流程。 具体地来说,在进行核心部分确认后会逐步加入更多细节来丰富整个项目内容,以下是该设计结构图的展示: (注:此处省略了具体的系统架构示意图描述)
  • Python英汉电子词典软件().zip
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    本作品为Python编程语言的英汉电子词典软件的完整毕业设计项目,包含源代码、数据库以及操作演示视频。 此次利用Python技术开发的英汉电子词典首页设计友好且现代化,采用高清图片丰富登录页面的整体色彩主题。用户可以直接在首页面进行注册操作;已注册用户则可以通过点击蓝色字体“请登录”来完成具体的登录流程。 进入系统后,在主窗口中会显示系统的主题:“基于Python实现的英汉词典”。菜单栏位于页面最上方,包含在线测试、在线词库、单词管理和公告管理等选项。在页面中间位置有两个文本框,用户可以在此输入英文或中文单词进行翻译操作。点击“开始翻译”按钮后,对应的英文或中文词汇会立即出现在另一个文本框中。 此外,在线测试功能允许用户参与英译汉的五个单词练习题,以增强语言能力。 综上所述,系统不仅提供了直观且高效的登录界面和主页展示方式,还通过在线翻译与测试等功能增强了用户体验。
  • :利用Python进行评论携程和马蜂窝爬取).zip
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    本项目使用Python对携程和马蜂窝平台上的旅游景点评论数据进行爬取,并采用情感分析技术评估用户反馈,旨在为旅行者提供更准确的景区评价参考。 毕业设计-基于Python的旅游景点评论情感分析包含携程、马蜂窝爬虫.zip 环境: - Python 3.9.11 - anaconda - quasarcli 1.2.2 文件目录结构: 0x1毕设 ├── img ├── main # Django后端部分代码 ├── README.md ├── venu # Python虚拟环境 ├── web # Vue前端部分代码 └── 算法代码.zip # 包含训练集,测试集,贝叶斯的比较、训练、AdaBoost算法的训练、模型导出
  • Python文本相似度算系统()
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    本项目为Python文本相似度计算系统的设计与开发,包含源代码、数据库以及操作演示视频。旨在通过技术手段高效评估文档间相似性,适用于学术研究和内容管理等领域。 系统模块总体设计如下: 本系统分为前端与后端两个部分: - 前端模块包含用户界面及交互功能,允许用户通过网页查询文本相似度。 - 后端模块则涵盖数据预处理、特征提取、相似度计算和结果展示等功能。其中,数据预处理包括对输入的文本进行清洗、分词以及去除停用词等操作;特征提取将清理后的文本转换为向量表示,并对其进行归一化以适应后续的相似度计算;利用余弦相似度算法在相似度计算模块中完成文本间的相似性评估。最后,结果展示模块负责可视化地呈现这些计算结果。 系统设计实体关系图(ER图)如下: - 图1:系统设计ER图 总体架构采用B/S模式,前端使用HTML、CSS和JavaScript开发,后端则由Python编程实现,并通过HTTP协议与前端通信。Django框架用于Web应用的构建,MySQL数据库负责存储数据。 算法的具体流程如图所示: - 图2:系统流程图 详细设计方面: 4.3.1 数据预处理模块 在进行数据预处理时,首先需要收集相关文本资料。可以通过网络抓取工具来获取网站上的文章或其他来源的数据作为输入材料。
  • (基于Python)网络舆系统(、说明).zip
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    本作品为基于Python开发的网络舆情分析系统,包含详细源代码、使用说明以及操作演示视频。该系统能够有效收集和分析网络舆情数据,帮助用户快速掌握公众意见趋势。适合毕业设计展示与学习参考。 基于Python的毕业设计项目:网络舆情分析系统(源码+文档+演示视频),适用于本科高分毕业设计。 【技术栈】 - Python + Django + MySQL 【核心功能】 1. 用户注册登录:用户需遵守相关法律法规进行实名制注册,完成注册后方可使用本系统。 2. 首页模块:该页面展示了所有菜单项,并实时更新社会舆情信息及舆情统计图等数据。 3. 文本分析模块:能够根据用户输入的文本内容自动执行数据分析任务,并对潜在负面消息发出预警提示。 4. 文本管理模块:提供查看和管理平台内全部文章的功能。