摘要：本文采用酒店评论数据集进行情感分析，通过机器学习和基于情感词典两种方法进行分析比较。其中，机器学习方法采用了多种算法，有支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯以

资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据 本文使用Keras框架搭建对于中文商品评论的情感分析模型。训练 2 个 epoch 后在测试集上的准确率为 90.42%。 preprocess.py 数据预处理 models.py 模型定义 train.py 训练模型 predict.py 模型推理 对于文本的预处理包括标识化处理、移除停用词和标点符号、移除英文和数字、序列对齐等。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125665844

AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析数据集 训练集： sentiment_analysis_trainingset.csv 为训练集数据文件，共105000条评论数据 sentiment_analysis_trainingset_annotations.docx 为数据标注说明文件 protocol.txt 为数据集下载协议 验证集： sentiment_analysis_validationset.csv 为验证集数据文件，共15000条评论数据 sentiment_analysis_validationset_annotations.docx 为数据标注说明文件 protocol.txt 为数据集下载协议 测试集： sentiment_analysis_testa.csv 为测试集A数据文件，共15000条评论数据 protocol.txt 为数据集下载协议

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1、内容概要：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文件。 标注的训练集：labeledTrainData.tsv；测试集：testData.tsv；没有标签的额外训练集：unlabeledTrainData.tsv；停用词过滤表：stopwords.txt；源代码：movie_reviews_analysis.py 2、本资源适用于初学者学习文本分类使用，主要包括数据预处理、机器学习、文件的读取和写入等。

1、内容概要：资源主要包括：中文商品评论情感判别源代码和数据集。中文情感分析 商品（书籍、酒店、计算机、牛奶、手机、热水器）评论数据包括pos积极评论数据和neg消极评论数据。源代码svm_w2v_model.py 是基于Word2vec生成词向量，求平均获得句向量，构建SVM模型完成文本评论情感预测。 2、本资源适用于初学者学习文本分类使用，主要包括数据预处理、机器学习、文件的读取和写入等。

京东评论数据口红评论数据，2000条，分正负标签，xlsx格式

sentiment-analysis-platform 基于LSTM的电商评论情感分析平台 技术要点： Java前端：Bootstrap4、jQuery Java后台：SpringBoot Python服务: Python3、Flask 数据库：MySQL、MongoDB 模型框架：Keras+TensorFlow 爬虫：selenium

使用python爬取电商平台的商品评论，对评论进行情感分析、主题分析，使用机器学习生成算法模型，搭建flask框架进行可视化展示，使用前请查看说明文档