深度学习(LSTM)电商评论情感分析项目教程

资源摘要信息:"该项目是一个深度学习项目，主要利用LSTM算法对电商评论进行情感分析。项目使用的是京东商城的数据，涵盖了数据采集、数据清洗、分词、词向量构建等多个步骤。项目源码经过测试，可以成功运行，平均答辩评分达到96分。" 项目知识点如下： 1. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层的神经网络来学习数据的表示和特征，从而进行预测和决策。LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的深度学习模型，可以处理和预测时间序列数据。 2. LSTM算法：LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)，能够学习长期依赖信息。LSTM通过引入门控机制，能够有效解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。 3. 情感分析：情感分析是一种文本分析技术，主要用于识别文本中包含的情感倾向，如正面、负面和中性。在电商领域，情感分析可以用于分析用户评论，从而了解用户对产品或服务的满意度。 4. 数据采集：数据采集是获取所需数据的过程。在这个项目中，通过分布式爬虫对京东网站进行数据采集，获取了电商评论数据。 5. 数据清洗：数据清洗是对采集到的数据进行处理，删除重复、错误、不完整或无关的数据。在这个项目中，对采集到的评论数据进行了数据清洗，删除了重复和垃圾数据。 6. 分词：分词是将连续的文本数据分割成有意义的词汇序列的过程。在这个项目中，对清洗后的评论数据进行了分词操作。 7. 停词：停词是语言中常见的、没有实际意义的词汇，如中文的“的”、“是”等。在文本处理中，通常需要将停词删除，以提高后续处理的效率。 8. Word2vec：Word2vec是一种常用的词向量模型，可以将词语转换成向量形式，从而进行数学运算。在这个项目中，通过word2vec建立词向量和索引表，为情感分析提供了基础。 9. Python：Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有丰富的库和强大的功能。在这个项目中，使用Python进行编程实现LSTM模型。 10. 数据分析：数据分析是通过对数据进行清理、处理和分析，以发现数据中的模式、趋势和关联。在这个项目中，通过对京东商城评论数据进行情感分析，了解用户对产品的情感倾向。 该项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。如果基础还行，也可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。但请注意，下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。