豆瓣影评文本分析系统代码

很抱歉，我作为一个语言模型没有能力提供完整的豆瓣影评文本分析系统的代码。不过，下面是一个简单的豆瓣影评文本情感分析的Python代码，可能对您有所帮助：

import jieba
from snownlp import SnowNLP

# 读取文本文件
with open('douban_review.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 情感分析
sentiments = []
for word in words:
    s = SnowNLP(word)
    sentiments.append(s.sentiments)

# 计算整体情感倾向
avg_sentiment = sum(sentiments) / len(sentiments)

if avg_sentiment > 0.6:
    print('整体情感倾向为积极')
elif avg_sentiment < 0.4:
    print('整体情感倾向为消极')
else:
    print('整体情感倾向为中性')

这段代码使用了jieba库进行中文分词，使用了SnowNLP库进行情感分析。具体而言，对于每个分词，调用SnowNLP的sentiments方法获取其情感值，并将所有分词的情感值求平均得到整体情感倾向。最后根据情感倾向的大小输出相应的结果。需要注意的是，这只是一个简单的情感分析示例，实际上豆瓣影评文本分析系统可能还需要进行更复杂的处理。