编程一个用户评价系统，要求使用列表、字典、jieba库对自定义文本进行分词、使用add_word()、del_word()函数修改分词字典词语、将最终的评价结果以可视化图表形式呈现。最后将py文件与图表截图提交。、

好的，我可以帮你实现这个用户评价系统。首先，我需要确认一下需求：

1. 用户可以输入评价文本。
2. 程序将文本进行分词，并使用字典查找分词结果是否为正面评价、负面评价或中性评价。
3. 用户可以使用 add_word() 和 del_word() 函数修改分词字典中的词语。
4. 程序需要将最终的评价结果以可视化图表形式呈现。

是这样的吗？

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python 编程一个用户评价系统，要求使用列表、字典、jieba库对自定义文本进行分词、使用add_word()、del_word()函数修改分词字典词语、将最终的评价结果以可视化图表形式呈现

好的，我可以为您提供一个简单的用户评价系统的代码示例。以下是代码：

import jieba
from collections import defaultdict
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空字典，用于存储分词后的词语及其出现次数
word_count = defaultdict(int)

# 自定义分词词典
jieba.add_word('好评')
jieba.add_word('差评')

# 用户评价文本
comments = [
    '这个产品真的很好，推荐购买！', 
    '质量非常差，不建议购买。', 
    '不错的产品，性价比很高。',
    '非常失望，不值得购买。',
    '好评！',
    '差评。'
]

# 对每个评价进行分词并统计词频
for comment in comments:
    words = jieba.lcut(comment)
    for word in words:
        word_count[word] += 1

# 删除分词词典中某些不需要的词
jieba.del_word('很')

# 输出分词结果及词频
print(word_count)

# 将词频结果可视化
x, y = [], []
for key, value in word_count.items():
    x.append(key)
    y.append(value)

plt.bar(x, y)
plt.title('用户评价词频统计')
plt.xlabel('词语')
plt.ylabel('频次')
plt.show()

运行代码后，会输出分词后的词语及其出现次数，并且会以可视化图表的形式呈现最终的评价结果。您可以根据自己的需求对代码进行修改和定制化。

用Python编程一个用户评价系统，要求使用列表、字典、jieba库对自定义文本进行分词、使用add_word()、del_word()函数修改分词字典词语、将最终的评价结果以可视化图表形式呈现

好的，这个任务可以分为以下几个步骤完成：

1. 定义评价系统需要的列表和字典
2. 使用jieba库对自定义文本进行分词
3. 使用add_word()、del_word()函数修改分词字典词语
4. 将分词结果加入评价系统的列表中
5. 根据列表中评价结果的数量统计好评、中评、差评数量
6. 使用可视化库将结果以图表形式呈现

下面我们一步一步来完成这个任务。

首先，我们需要定义评价系统需要用到的列表和字典：

# 定义评价系统需要的列表和字典
positive_words = ['赞', '好', '棒', '牛逼']
negative_words = ['差', '烂', '垃圾', '坑']
evaluation_dict = {'positive': 0, 'neutral': 0, 'negative': 0}

其中，`positive_words`和`negative_words`是用来标记评价是好评还是差评的词语列表，`evaluation_dict`是用来记录评价结果的字典，其中'positive'表示好评数量，'neutral'表示中评数量，'negative'表示差评数量。

接下来，我们可以使用jieba库对自定义文本进行分词：

import jieba

# 对自定义文本进行分词
text = '这家餐厅真的很赞，菜品很好，服务也很棒'
words = jieba.cut(text)

分词后得到的结果是一个可迭代对象，我们可以使用for循环将分词结果输出：

# 输出分词结果
for word in words:
    print(word)

接下来，我们可以使用add_word()、del_word()函数修改分词字典词语：

# 使用add_word()、del_word()函数修改分词字典词语
jieba.add_word('赞')
jieba.del_word('垃圾')

修改分词字典后，我们可以将分词结果加入评价系统的列表中：

# 将分词结果加入评价系统的列表中
evaluation_list = []
for word in words:
    evaluation_list.append(word)

现在，我们可以根据列表中评价结果的数量统计好评、中评、差评数量：

# 根据列表中评价结果的数量统计好评、中评、差评数量
for word in evaluation_list:
    if word in positive_words:
        evaluation_dict['positive'] += 1
    elif word in negative_words:
        evaluation_dict['negative'] += 1
    else:
        evaluation_dict['neutral'] += 1

最后，我们可以使用可视化库将结果以图表形式呈现，这里我们使用matplotlib库来实现：

import matplotlib.pyplot as plt

# 使用可视化库将结果以图表形式呈现
plt.bar(evaluation_dict.keys(), evaluation_dict.values())
plt.show()

完整代码如下：