Python+Flask深度学习中文情感分析系统设计

"基于python+flask深度学习的中文情感分析系统源码数据库论文.docx" 本文探讨的主题是基于Python和Flask的深度学习中文情感分析系统的设计与实现，旨在利用自然语言处理技术解决社会生活中存在的问题。在当前信息化时代，软件技术已经深刻地影响了各个行业，从智能制造到智慧校园，再到智慧城市，信息化成为了推动变革的重要工具。 情感分析作为自然语言处理的一个关键领域，旨在理解文本中的情绪色彩，这对于市场营销、社交媒体监控、客户服务等领域具有重要价值。本论文的核心在于使用Python的深度学习框架来开发一个能够对中文文本进行情感分析的系统。深度学习的优势在于其能够处理复杂的语言结构和模式，通过训练大规模的数据集，模型可以自动学习并提取文本中的情感特征。 在系统设计中，Python被选为开发语言，因其丰富的库和对数据处理的良好支持。Flask是一个轻量级的Web应用框架，适用于快速构建小型但功能齐全的Web服务，非常适合用于构建API接口，使得情感分析结果可以方便地与其他应用或服务集成。 数据库部分选择了MySQL，这是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它既经济又易于上手，能够有效地存储和管理大量训练数据和分析结果。通过Python的数据库接口（如pymysql），可以方便地实现数据的读写操作，确保系统的高效运行。 关键词包括MYSQL数据库、预测分析和Python技术，强调了系统在数据存储、预测模型构建以及编程实现方面的关键要素。论文的完整内容可能涵盖了数据预处理、模型选择（如LSTM、BERT等）、模型训练、评估指标、系统架构设计、用户界面实现以及实际应用案例等部分。 总体而言，这篇毕业设计论文通过深入研究和实践，展示了如何运用Python和深度学习技术构建一个中文情感分析系统，为解决实际问题提供了有效的工具，同时也为读者提供了关于自然语言处理和Web应用开发的宝贵知识。