情感分析系统毕设项目：Python实现与数据集

**项目概述** 本项目是一个基于Python实现的用户评价情感分析系统。情感分析，又称为意见挖掘，是自然语言处理（NLP）、文本分析和计算语言学中的一项任务，它旨在识别并提取文本中的主观信息。该系统能够分析用户在大众点评等平台上的评价内容，进而判断这些评价是积极的还是消极的。项目使用了机器学习方法对情感进行分类，并提供了完整的源码、数据集和使用说明。 **技术栈与工具** - Python：作为项目的开发语言，Python因其简洁易学、功能强大的特点，在数据科学和机器学习领域被广泛使用。 - 数据处理：在该项目中，使用Python的`data.py`脚本进行数据的预处理工作，包括数据清洗、格式转换等。 - 模型训练：利用`main.py`和`model_training.py`脚本来训练情感分析模型，可能涉及到的算法包括但不限于朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习方法等。 - 测试：通过`test.py`脚本对训练好的模型进行测试，评估模型的准确度和泛化能力。 - 数据集：项目使用`business.json`和`review.json`两个文件，分别包含商业信息和用户评价信息。 **实现步骤** 1. 文本处理：使用`data.py`对原始数据进行处理，包括分词、去除停用词、词性标注、向量化等。 2. 模型训练：通过`main.py`调用`model_training.py`，使用训练集数据对情感分析模型进行训练。 3. 测试：利用`test.py`对模型进行测试，使用测试集数据验证模型性能。 **应用场景** 该系统不仅适用于在校学生作为课程设计、毕业设计、期末大作业等，也适合专业教师和企业员工进行教学或研究。项目具有很强的拓展性，可以作为入门到进阶的学习材料，也可以直接用于实际项目中。同时，鼓励用户在此基础上进行二次开发，以适应不同场景下的需求。 **用户指南** - 项目代码经过验证，可以稳定运行。 - 用户下载并解压文件后，将`business.json`和`review.json`放入项目的`data`文件夹中。 - 运行`python data.py`进行数据预处理。 - 执行`python main.py`开始训练模型。 - 使用`python test.py`进行模型测试。 **项目特点** - 针对性强：主要面向计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等相关专业领域的学生和专业人士。 - 实用性高：系统实现的功能可以直接应用于现实生活中，例如分析网上商城的用户评价，帮助商家了解顾客反馈。 - 拓展性强：代码结构清晰，模块化设计，便于扩展和自定义功能。 **注意事项** - 在使用过程中遇到任何问题或有任何建议，可以通过沟通渠道反馈给开发者。 - 期望用户能够通过使用本项目源码和数据集，提升个人在数据处理、机器学习和NLP方面的实践技能，并在项目实践中找到乐趣和灵感。 - 鼓励用户分享自己的学习成果和经验反馈，以促进知识的交流和项目的完善。