这个是完整源码 python实现 Flask，vue 【python毕业设计】基于Python的深度学习豆瓣电影数据可视化+情感分析推荐系统（Flask+Vue+LSTM+scrapy爬虫）源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本项目旨在基于深度学习LSTM（Long Short-Term Memory）模型，基于python编程语言，Vue框架进行前后端分离，结合机器学习双推荐算法、scrapy爬虫技术、PaddleNLP情感分析以及可视化技术，构建一个综合的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统。通过该系统，用户可以获取电影数据、进行情感分析，并获得个性化的电影推荐，从而提升用户体验和满足用户需求。 首先，项目将利用scrapy爬虫框架从多个电影网站上爬取丰富的电影数据，包括电影名称、类型、演员信息、剧情简介等。这些数据将被存储并用于后续的分析和推荐。接着，使用PaddleNLP情感分析技术对用户评论和评分数据进行情感倾向性分析，帮助用户更全面地了解电影的受欢迎程度和评价。 在推荐系统方面，项目将结合深度学习LSTM模型和机器学习双推荐算法，实现个性化的电影推荐。 LSTM模型将用于捕捉用户的浏览和评分行为序列，从而预测用户的兴趣和喜好；双推荐算法则综合考虑用户的历史行为和电影内容特征，为用户提供更精准的推荐结果。此外，项目还将注重可视化展示，通过图表、图形等形式展示电影数据的统计信息和情感分析结果，让用户直观地了解电影市场趋势和用户情感倾向。同时，用户也可以通过可视化界面进行电影搜索、查看详情、评论互动等操作，提升用户交互体验。 综上所述，本项目将集成多种技术手段，构建一个功能强大的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统，为用户提供全方位的电影信息服务和个性化推荐体验。通过深度学习、机器学习和数据挖掘等技术的应用，该系统有望成为电影爱好者和观众们

本文详细介绍了如何使用BERT模型进行中文情感分析，包括环境准备、加载预训练模型、数据集处理、模型训练与评估等步骤。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，能够捕捉文本的上下文信息，适用于各类自然语言处理任务。文章以ChnSentiCorp数据集为例，展示了如何通过Huggingface的transformers库实现情感分析模型的微调，并提供了完整的代码示例和关键点总结，帮助读者快速掌握BERT在中文情感分析中的应用。 在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其能够有效利用文本上下文信息，已成为众多语言任务的首选模型之一。本教程旨在介绍如何将BERT模型应用于中文情感分析任务中，详细步骤包括环境的搭建、预训练模型的加载、数据集的处理、模型训练与评估等环节。 环境准备是进行BERT模型训练的基础。一般需要准备一个适配Python编程语言的开发环境，并安装TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，以及BERT模型专用的transformers库。transformers库中包含了BERT模型的预训练权重和各种模型架构，支持快速导入与使用。 接着，加载预训练模型是整个情感分析过程的核心部分。BERT模型通常会事先在大量无标注文本上进行预训练，学习语言的深层次特征。在本教程中，将利用transformers库提供的接口，轻松加载预训练好的BERT模型。此外，还可能需要对模型进行一些微调，以适应特定的任务需求。 数据集处理是实现有效情感分析的另一个关键步骤。对于中文情感分析任务，通常会使用标注好的数据集，如ChnSentiCorp。在处理数据时，需要将其转换为模型能够理解的格式，这包括分词、编码、制作掩码等。由于BERT对输入的格式有特定要求，因此这一环节也需要特别注意。 在模型训练与评估阶段，本教程将引导读者如何使用准备好的数据集对BERT模型进行微调。这一过程中，需要设置合适的训练参数，如学习率、批次大小和训练轮数等。通过不断迭代优化模型参数，最终使模型能够对未见过的数据做出准确的情感判断。评估模型时，则可以通过诸如准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型性能。 通过本教程提供的源码示例和关键点总结，读者可以快速掌握如何使用BERT模型进行中文情感分析。这对于自然语言处理领域的研究者和工程师来说，具有重要的参考价值。同时，本教程也强调了在实际应用中可能遇到的挑战和问题，并提供了相应的解决策略。 此外，本教程还强调了使用Huggingface的transformers库在BERT模型微调上的便利性。该库不仅提供了各种预训练模型，还支持用户轻松地完成模型的加载、训练与优化，极大地降低了对BERT模型应用的技术门槛。 BERT模型在自然语言处理领域表现卓越，尤其在中文情感分析任务中，其上下文感知能力让其在理解文本情绪方面有着先天的优势。通过本教程的详细指导，开发者可以快速学习并掌握BERT模型在中文情感分析中的应用方法，进一步推动自然语言处理技术的发展与应用。

基于Pytorch实现的语音情感识别系统 本项目是一个语音情感识别项目，使用多种的预处理方法，使用多种模型，实现了语音情感识别。 使用准备 Anaconda 3 Python 3.8 Pytorch 1.13.1 Windows 10 or Ubuntu 18.04 说明： RAVDESS数据集只使用Audio_Speech_Actors_01-24.zip 更大数据集数据集有近2.5万条数据，做了数据量均衡的，知识星球也提供了该数据集的特征数据。 准备数据 生成数据列表，用于下一步的读取需要，项目默认提供一个数据集RAVDESS，这个数据集的介绍页面，这个数据包含中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶八种情感，本项目只使用里面的Audio_Speech_Actors_01-24.zip，数据集，说话的语句只有Kids are talking by the door和Dogs are sitting by the door，可以说这个训练集是非常简单的。下载这个数据集并解压到dataset目录下。

在教育技术领域，特别是高等教育和在线学习的背景下，大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化、爬虫技术以及文本挖掘与情感分析等技术的应用变得越来越广泛。本项目《基于Python的微博评论数据采集与分析系统》与《针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究》紧密相连，旨在优化线上教育体验，并为疫情期间和之后的在线教育提供数据支持和改进方案。 大数据分析作为一种技术手段，通过收集、处理和分析大量数据集，为教育研究提供了新的视角和方法。在这个项目中，大数据分析被用于梳理和解析疫情前后微博平台上关于大学生在线学习体验的评论数据。通过这种方法，研究者能够从宏观角度了解学生的在线学习体验，并发现可能存在的问题和挑战。 自然语言处理（NLP）是机器学习的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在本项目中，自然语言处理技术被用于挖掘微博评论中的关键词汇、短语、语义和情感倾向，从而进一步分析学生在线学习的感受和态度。 机器学习是一种人工智能技术，它让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。在本研究中，机器学习算法被用于处理和分析数据集，以识别和分类微博评论中的情绪倾向，比如积极、消极或中性情绪。 数据可视化是将数据转化为图表、图形和图像的形式，使得复杂数据更易于理解和沟通。在本项目中，数据可视化技术被用于展示分析结果，帮助研究者和教育工作者直观地理解数据分析的发现和趋势。 爬虫技术是一种自动化网络信息采集工具，能够从互联网上抓取所需数据。在本研究中，爬虫技术被用于收集微博平台上的评论数据，为后续的数据分析提供原始材料。 本项目还包括一项针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究。该研究将分析学生在疫情这一特定时期内对在线学习的看法和感受，这有助于教育机构了解疫情对在线教育质量的影响，进而针对发现的问题进行优化和调整。 整个项目的研究成果，包括附赠资源和说明文件，为线上教育体验的优化提供了理论和实践指导。通过对微博评论数据的采集、分析和可视化展示，项目为教育技术领域提供了一个基于实际数据的决策支持平台。 项目成果的代码库名称为“covid_19_dataVisualization-master”，表明该项目特别关注于疫情对教育造成的影响，并试图通过数据可视化的方式向公众和教育界传达这些影响的程度和性质。通过这种方式，不仅有助于教育机构理解并改进在线教育策略，还有利于政策制定者根据实际数据制定更加有效的教育政策。 本项目综合运用了当前教育技术领域内的一系列先进技术，旨在为疫情这一特殊时期下的大学生在线学习体验提供深入的分析和改进方案。通过大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化和爬虫技术的综合运用，项目揭示了在线学习体验的多维度特征，并为优化线上教学提供了科学的决策支持。

社会情感挖掘是一个涉及自然语言处理、情感分析和数据挖掘的交叉学科研究领域。近年来，随着社交媒体用户的迅速增长，社交媒体上出现了大量的带有情感标签的短文本。这些短文本不仅包含了用户对社会事件或企业产品的丰富情感和意见，而且对政府和企业制定决策具有参考价值。因此，对社交媒体语料进行社会情感挖掘变得尤为重要。 在情感挖掘模型中，主要有基于统计的方法和基于图的方法两大类。基于统计的方法中，尤其是以隐含狄利克雷分配（LDA）为基础的情感主题模型（如Emotion Topic Model，ETM）最为流行。然而，这些模型普遍面临着诸如准确率低、可解释性差的问题，原因在于它们仅仅考虑了社交媒体语料中的“词袋”模式或情感标签。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于LDA的语义情感主题模型（Semantic Emotion-Topic Model，SETM），该模型将情感标签与词汇间的相互关系结合起来，以提高社会情感挖掘结果的检索性能。在SETM模型中，考虑了四个因素对模型性能的影响：关联关系、计算时间、主题数量和语义可解释性。 实验结果表明，提出的SETM模型在准确性上达到了0.750，相比ETM模型的0.606、多标签监督主题模型（MSTM）的0.663和情感潜在主题模型（SLTM）的0.680都有显著的提高。此外，在通过限制词频来降低计算时间后，模型的计算时间减少了87.81%，而准确性为0.703，与上述基线方法的0.501、0.648和0.642相比，依然保持了较高水平。因此，本文提出的模型在社会情感挖掘领域展现了广泛的应用前景。 值得注意的是，研究者们在进行社会情感挖掘时，不仅要关注模型的性能，还要考虑实际应用中的效率问题。模型的计算复杂度和运行时间对于实时处理大量社交媒体数据来说，是一个重要的考量因素。本研究通过限制词频来降低计算时间的方法，不仅提高了模型效率，而且在保证较高准确性的基础上，也为其在实际场景中的应用铺平了道路。 在未来的研究中，如何进一步提高情感模型的准确性，同时降低其对计算资源的要求，是该领域的重要研究方向之一。此外，随着深度学习技术的发展，如何结合深度学习方法来改进现有的情感挖掘模型，也是一个值得探索的领域。深度学习提供了强大的特征提取能力，这可以用于捕捉更为复杂的文本特征，从而进一步提升情感挖掘的性能。

《清华大学李军中文褒贬义词典》与《知网Hownet情感词典》是中文自然语言处理领域的重要资源，对于理解和分析文本中的情感倾向具有重要意义。这两部词典在学术研究和实际应用中扮演着关键角色。 《清华大学李军中文褒贬义词典》是由清华大学计算机科学与技术系的李军教授团队编纂的一部专门针对中文词汇情感倾向的词典。该词典收录了大量的汉语词汇，并对每个词汇进行了情感极性标注，包括正面、负面和中性等，为文本情感分析提供了基础数据。词典还可能包含了词汇的近义词和反义词信息，帮助构建词汇间的情感关系网络，提升情感分析的准确性。 而《知网Hownet情感词典》则是基于知网（China知网）的大规模语料库，采用人工注释的方式构建的情感词典。Hownet情感词典不仅涵盖了词汇的基本情感极性，还可能包括了词汇的语义关系，如同义词、反义词、上下位词等，使得词典在情感分析之外，也能支持更复杂的语义理解任务。此外，Hownet可能还提供了词汇的情感强度信息，这对于理解词汇在情感表达中的影响力十分关键。 除了这两个主要的词典，压缩包中还包含了其他相关资源，如“汉语情感词极值表”，这可能是对词汇情感强度的量化表示，用于区分强烈和微弱的情感表达。台湾大学NTUSD简体中文情感词典则提供了另一种视角，补充了两岸词汇在情感表达上的差异，扩大了情感分析的适用范围。情感词典及其分类则可能是一个综合性的资源，包含了多种情感词典并进行了分类整理，方便研究人员根据不同需求选择使用。情感词汇本体可能是一个系统化的框架，将情感词汇按照概念和关系进行组织，有助于构建情感分析的理论体系。 这些词典和资源的结合使用，可以极大地提升中文文本的情感分析能力，无论是用于社交媒体监控、产品评论分析、舆情监测，还是情感智能机器人等领域，都能发挥重要作用。同时，它们也是自然语言处理研究者的重要参考资料，为深入研究情感计算、语义理解等问题提供了宝贵的工具。在实际应用中，通过这些词典，我们可以训练情感分析模型，识别文本中的情感色彩，从而更好地理解用户的情绪反应，为企业决策、市场分析等提供数据支持。

# 基于Python的多模态情感分析系统 ## 项目简介 本项目旨在通过结合文本和图像数据，进行情感分析任务。系统能够接收配对的文本和图像输入，并预测出相应的情感标签，情感标签分为三类positive（积极）、neutral（中性）、negative（消极）。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据预处理项目包含数据预处理功能，能够读取并处理训练集和测试集的数据。 2. 模型定义定义了用于图像分类的ResNet18模型和用于文本分类的TextClassifier模型。 3. 训练使用PyTorch框架进行模型的训练，包括定义优化器、学习率调度器以及损失函数。 4. 验证和测试在验证集和测试集上评估模型的性能，计算模型的准确率。 5. 多模态模型结合图像分类模型和文本分类模型，处理同时包含图像和文本的数据，实现多模态情感分析。 ## 安装使用步骤

《大连理工大学情感词汇本体》是一个专门用于情感分析和自然语言处理的重要资源，它由大连理工大学的研究团队精心构建。在理解和应用这个词汇本体时，我们需要深入探讨以下几个关键知识点： 1. **情感词汇本体的概念**：情感词汇本体是语义网络的一种形式，它系统地组织了具有特定情感色彩的词汇，旨在帮助计算机理解人类语言中的情感信息。这种本体包含了词汇、情感类别、强度以及词汇间的关系，为情感分析提供了基础。 2. **情感分析**：情感分析是自然语言处理的一个分支，目标是识别和提取文本中的主观信息，如观点、情绪和态度。大连理工大学的情感词汇本体可以作为情感分析工具的核心组成部分，帮助算法更准确地判断文本的情感倾向。 3. **词汇与情感类别**：本体中每个词汇都可能被分配到特定的情感类别，如积极、消极或中性。这些类别可以帮助我们理解词汇在特定语境下的情感含义，对于情感分类和极性判断至关重要。 4. **情感强度**：除了类别，本体还可能包含词汇情感强度的信息，这有助于量化情感表达的程度，比如“非常好”比“好”更积极。这种信息对于评估文本的整体情感强度很有用。 5. **词汇关系**：词汇本体中的词汇并非孤立存在，它们之间可能存在同义、反义、上下位等关系。例如，“快乐”和“高兴”可能是同义词，而“好”和“坏”可能是反义词。这些关系的捕获可以增强情感分析的全面性和准确性。 6. **自然语言处理技术**：大连理工大学情感词汇本体的构建和应用涉及到多种NLP技术，包括词性标注、命名实体识别、依存句法分析等，这些技术共同作用于文本解析和情感信息提取。 7. **应用场景**：情感词汇本体广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析、舆情分析等领域。例如，电商平台可以利用它来分析用户评价，了解产品的正面和负面反馈；政府和企业则可以借助它来监测公众舆论，及时响应社会热点。 8. **数据集的构建与使用**：构建这样的词汇本体通常需要大规模的标注数据，研究人员可能通过人工标注或利用已有资源进行自动扩展。在实际应用中，开发者需要根据具体需求对本体进行定制和扩展，以适应不同的语料库和领域。 9. **评估与优化**：情感词汇本体的性能需要通过准确率、召回率、F1值等指标进行评估。在使用过程中，不断优化和更新词汇本体，以应对语言的动态变化和新的情感表达方式。 10. **开放源代码与共享**：大连理工大学情感词汇本体作为学术资源，很可能遵循开源协议，鼓励学术界和业界的共享与合作。这对于推动情感分析技术的发展和普及具有积极意义。 《大连理工大学情感词汇本体》是一个包含丰富情感词汇和关系的资源，对于提升情感分析的质量和效率有着重要作用。理解和有效利用这个本体，可以极大地促进自然语言处理领域的研究和实践。

随着人工智能技术的快速发展，智能对话机器人已成为众多企业提升服务效率、增强用户体验的重要工具。本系统以腾讯QQ平台为载体，集成自然语言处理与深度学习技术，旨在实现一个功能完备的智能对话机器人系统。该系统不仅能够处理自动化客服任务，还能在娱乐互动中提供支持，其核心功能涉及文本分析、情感识别以及知识图谱的构建。 在文本分析方面，系统通过精细的算法对用户输入的文本信息进行结构化处理，提取关键信息，并理解用户意图。情感识别功能则进一步深化，通过对文本的深层次分析，识别用户的情绪状态，从而提供更加人性化的交互体验。知识图谱的构建是为了让机器人更好地理解和处理复杂的语境，通过链接海量的知识点，形成一个能够不断学习和自我完善的智能网络。 智能对话机器人系统在社群管理方面，可自动回答常见问题，减少人工干预，提高社群互动的效率与质量。在智能问答场景中，机器人能够快速准确地提供用户所需的答案，支持多轮对话，使得问答过程更加流畅自然。对于游戏陪玩等娱乐场景，该系统不仅能够提供游戏策略和技巧指导，还能通过幽默风趣的交流方式增加互动的乐趣。 系统的设计和实现需要考虑到QQ平台的特性和用户群体，因此开发者需要对QQ平台的接口和功能有深入的理解。同时，为了保证机器人的智能水平和用户体验，系统的训练数据集需要丰富多样，以覆盖各种可能的对话场景和用户行为。此外，安全性和隐私保护也是设计智能对话机器人时必须考虑的因素，确保用户信息的安全不受侵犯。 系统的核心算法和功能模块被封装在不同的组件中，例如QQBotLLM-main可能就是机器人的主控模块，负责整体的逻辑处理和决策。附赠资源.docx和说明文件.txt则提供了系统的使用指南和相关文档，方便用户和开发者更好地理解和应用这个智能对话机器人系统。 该智能对话机器人系统通过综合应用自然语言处理和深度学习技术，实现了在多场景下的自动化客服与娱乐互动功能。它不仅增强了社群管理的智能化程度，还为用户提供了更加便捷和愉悦的互动体验。随着技术的不断进步，未来的智能对话机器人将更加智能和人性化，为人类社会带来更多便利。

随着社交媒体的普及，微博文本成为舆情分析、品牌监控和用户行为研究的重要数据源。情感分类旨在通过机器学习和自然语言处理（NLP）技术自动判断文本的情感倾向（如正面、负面、中性），对商业决策和社会治理具有重要意义。微博文本具有短文本、口语化、噪声多（如表情符号、话题标签、错别字）等特点，给情感分类带来挑战。 利用逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林、K 近邻（KNN），TextLSTM模型进行对比分析比较