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：