淘宝评论情感分析系统需求分析

"面向过程的需求分析1 - 淘宝评论情感分析系统" 在这个系统中，主要涉及以下几个核心知识点： 1. **数据爬取**：系统首先需要从淘宝网站上抓取商品评论数据。这通常涉及到网络爬虫技术，如Python的Scrapy框架，通过设置请求头headers模拟用户行为，构造URL（商品id、spuId、sellerId），发起HTTP请求获取HTML页面，然后解析HTML以提取评论数据。评论数据包括评论时间、内容、评分、买家信息等。 2. **分词与关键词提取**：对抓取到的评论内容进行分词处理，这是自然语言处理（NLP）中的基础步骤，可以使用jieba分词库或NLTK等工具。关键词提取可能采用TF-IDF算法或TextRank等方法，以找出评论中的重要词汇。 3. **词云与词频统计**：为了可视化评论中的关键词，系统会生成词云图和词频图。词云图是一种以不同大小的词语表示词频的图形，使用wordcloud库可实现。词频统计则是计算每个词出现的次数，以便了解高频词汇。 4. **情感分析**：系统通过训练后的模型对评论进行情感极性判断，可能是基于机器学习的方法，如SVM、朴素贝叶斯，或者深度学习的RNN、LSTM等模型。情感分析包括读取评论关键词文件，加载训练模型，对每条评论进行分析，并根据情感得分判断其为正面还是负面情绪。 5. **数据字典**：在系统设计中，数据字典是记录系统中所有数据流、文件和加工过程的重要工具。在本案例中，数据字典列举了如商品页面URL、原始评论数据、有效评论数据、训练模型等关键数据项的定义和结构。 6. **系统分层数据流图**：这是一种系统设计方法，通过分层次的方式描绘数据如何在系统内部流动，帮助理解复杂系统的结构。0层图通常表示整个系统的宏观视图，而1层图和其他子图则细化到具体功能模块。 7. **文件管理**：系统会生成和处理多种文件，如有效评论数据文件、分词词典、词云背景图片、训练数据集和测试数据集。这些文件用于存储中间结果或模型，方便后续处理和分析。 8. **数据处理与分析**：情感分析后，系统可能还会生成各种图表，如情感分布饼图，以直观展示评论的正负情感比例。 这个系统结合了网络爬虫、自然语言处理、数据可视化和机器学习等技术，旨在为淘宝商品评论提供情感分析服务，帮助企业或个人更好地理解消费者对产品的情感反馈。