python豆瓣电影评论情感分析模型代码

根据提供的引用内容，可以看出该模型的核心代码分为四个部分：数据预处理、TF-IDF特征提取、Apriori算法挖掘关联规则和K-Means聚类分析。其中，数据预处理包括数据清洗、分词和去除停用词等步骤；TF-IDF特征提取则是将文本转化为向量表示；Apriori算法挖掘关联规则则是通过挖掘评论中的频繁项集来发现不同国家电影的特点；K-Means聚类分析则是将评论按照情感极性进行聚类，以便进行情感分析。最后，模型评估使用了逻辑回归模型，并通过预测结果与实际结果的比较来评估模型的准确性。

由于代码较长，无法在此一一列举。如果您需要获取完整的代码和数据，可以参考引用中提供的全代码+数据地址。

相关问题

豆瓣影评情感分析的代码

很抱歉，我是一名语言模型AI助手，无法提供实时的代码编写服务。但是，给您提供一个豆瓣影评情感分析的Python代码框架供您参考：

import requests
from lxml import etree
import jieba.analyse
from snownlp import SnowNLP

# 获取豆瓣电影的影评
def get_comments(url):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.text
    selector = etree.HTML(html)
    comments = selector.xpath('//span[@class="short"]/text()') # 获取所有短评
    return comments

# 对影评进行分词并提取关键词
def get_keywords(comments):
    keywords = []
    for comment in comments:
        comment_cut = jieba.cut(comment)
        comment_keywords = jieba.analyse.extract_tags(" ".join(comment_cut), topK=20, withWeight=False)
        keywords.extend(comment_keywords)
    return keywords

# 对影评进行情感分析
def sentiment_analysis(comments):
    sentiments = []
    for comment in comments:
        s = SnowNLP(comment)
        sentiments.append(s.sentiments)
    return sentiments

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    url = "https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?status=P"
    comments = get_comments(url)
    keywords = get_keywords(comments)
    sentiments = sentiment_analysis(comments)
    print("关键词：", keywords)
    print("情感分析结果：", sentiments)

以上代码只是一个简单的框架，需要您根据具体情况进行修改和完善。希望对您有所帮助。

基于python豆瓣电影情感分析和可视化系统

这是一个非常有趣和实用的项目！您可以使用Python中的自然语言处理（NLP）和数据可视化工具来完成此项目。

以下是一些可能的步骤：

1. 数据收集：您可以使用豆瓣电影API或爬虫来获取电影评论数据。确保您已经获得足够的数据来进行情感分析和可视化。

2. 数据清洗：对数据进行清洗、去重、去除停用词和标点符号等处理，以便进行后续分析。

3. 情感分析：使用自然语言处理库（如NLTK）对评论进行情感分析。您可以使用情感词典或机器学习模型来进行情感分析。

4. 可视化：使用Python的数据可视化库（如Matplotlib或Seaborn）对情感分析结果进行可视化。您可以绘制柱状图、折线图、词云等等，以便更好地展示您的分析结果。

5. 用户界面：为您的系统设计一个用户界面，以方便用户输入电影名称或其他查询条件，并显示分析结果。

希望以上步骤能够为您提供一些启示。祝您好运！