基于python的豆瓣 影评情感分析系统

豆瓣影评情感分析系统可以帮助用户分析豆瓣上的电影评论情感，判断评论是正面的、负面的还是中性的。这个系统可以基于Python语言实现。下面是一个简单的实现步骤：

1. 爬取豆瓣电影评论数据，可以使用Python的BeautifulSoup库进行爬虫。

2. 数据清洗和预处理，对于每个评论进行分词、去停用词、去除标点符号等操作，可以使用Python的jieba库。

3. 构建情感词典，情感词典是判断情感的关键，可以使用Python的NLTK库或者自行构建。

4. 计算情感得分，根据情感词汇表中的正面词汇和负面词汇的数量及权重来计算评论的情感得分。

5. 对评论进行情感分类，将情感得分进行阈值判断，即得分大于一定值为正面评论，得分小于一定值为负面评论，得分在中间区间的为中性评论。

6. 可以使用可视化工具将数据可视化展示，比如使用Python的matplotlib库进行数据可视化。

注意：在使用Python进行情感分析时，需要注意数据的保护，不能违反法律规定。同时，情感分析也有一定的局限性，需要根据具体情况进行分析和评估。