python情感分析毕业论文

这种你应该用结巴分词或者图悦分词来分析

由于语料缺乏，前期若使用到情感分析，建议暂时使用SnowNLP（此模块主要使用淘宝评论语料）做情感挖掘，但不仅仅为单纯调用，需要优化，下面是一些实践思考：

可在此基础上优化，比如文本需要特别处理，除了平常的去停用词外，还可以需要对输入的文本结合词性等进行处理。

下面是一些常识：

一）无情感的词语(如去停用词，去掉语气词，无词性标签的词语）

二）对于文本过长，则可以考虑提取关键词或抽取文本摘要后再提取关键词

对于后者实践结果差异明显：

以"发布了头条文章： 《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显 "为例子， 显然该文本为“积极****”文本。

1）s = SnowNLP（"发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显"）

得分为，明显不符合

2）s = SnowNLP（“ ”.join(("发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显")))

而对于文本特别长的，则可以先抽取摘要，再对摘要提取关键词。

这主要由于此SnowNLP主要用贝叶斯机器学习方法进行训练文本，机器学习在语料覆盖上不够，特征上工程处理不当会减分，也没考虑语义等。

为何要考虑语义层面：

以“ 苏宁易购，是谁给你们下架OV的勇气****” 中的“ 下架”其实才是中心词（为表达愤怒的文本），但“ 勇气 ”为下架的宾语（其为积极的文本），此句应该结果小于，但实际为，去掉“苏宁易购”则为>

题主是否想询问“python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论？”python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论具体如下：1、数据质量对结果影响较大，收集到的评论数据的质量和数量都会对模型的结果产生影响。在实际应用中，如果数据质量较低或者数量不足，可能需要使用数据增强或者其他方法来提高数据质量和数量。2、神经网络模型的设计和调参对结果影响较大，选择合适的神经网络模型、优化算法和参数对结果的影响非常重要。在实际应用中，需要根据具体场景和需求，选择适合的神经网络模型，并对模型的参数进行调整和优化。3、情感分析的准确率不够高，虽然使用循环神经网络进行情感分析可以得到不错的结果，但是仍存在一定的误差和不确定性。在实际应用中，可能需要考虑其他方法来提高情感分析的准确率和稳定性。