环境为python,编写爬虫程序，爬取淘宝商品的评论数据，对编写的程序进行情感分析，对情感分析结果进行机器学习，建立一个针对淘宝评论的模型，对淘宝评论进行情感分析

这是一个非常有趣的项目！实现这个项目需要以下几个步骤：

1. 爬取淘宝商品评论数据
你可以使用Python中的Selenium和Beautiful Soup等库来爬取淘宝商品评论数据。要爬取的数据包括用户ID、评论内容、评论时间、评价等级等信息。请注意，淘宝反爬虫比较严格，需要使用一些反反爬虫的技巧。

2. 对商品评论进行情感分析
在完成数据爬取后，可以使用Python中的自然语言处理库（如NLTK、TextBlob、Stanford NLP等）进行情感分析。对于每个评论，可以用这些库中的函数计算出其情感得分。例如，TextBlob中有一个sentiment属性，可以返回一个文本的极性得分（从-1到1）。如果这个值是正数，那么评论就是积极的；如果这个值是负数，那么评论就是消极的；如果这个值是0，那么评论就是中立的。

3. 建立情感分析模型
建立情感分析模型的主要步骤是数据预处理、特征提取和训练模型。在数据预处理阶段，你需要对评论数据进行清洗、分词等操作。在特征提取阶段，你可以使用TF-IDF、Word2Vec等技术将评论转换为数值向量。在训练模型阶段，你可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等）来训练情感分析模型。

4. 对淘宝评论进行情感分析
在完成模型训练后，你可以使用该模型对淘宝评论进行情感分析。首先，需要对评论进行分词和特征提取。然后，将提取出的特征作为输入，使用训练好的模型来预测评论的情感得分。

总之，这是一个复杂的项目，需要多方面的技术知识和实践经验。如果你需要更多帮助，请随时问我。