Python情感分析系统源码及数据集(课程设计97分项目)

资源摘要信息:"本资源包包含了完整的用户评价情感分析系统，该系统以Python为开发语言，基于开源数据集Yelp DataSet进行构建。系统可直接用于课程设计和期末大作业，无需进行修改即可运行，指导成绩高达97分。系统内包含用户评价数据集，源代码，以及项目使用说明文档。数据集主要使用了Yelp DataSet中的business.json和review.json文件，这些文件需要被下载解压后放入data文件夹中以供程序使用。系统涉及的主要操作包括文本处理、模型训练和测试，具体操作如下： 1. 文本处理：运行python data.py，该脚本负责加载数据、清洗和预处理用户评价数据，为后续模型训练做准备。 2. 训练模型：运行python main.py，该脚本执行情感分析模型的训练过程，模型训练完成后可以用来对新的用户评价进行情感分类。 3. 测试模型：运行python test.py，该脚本用于测试训练好的模型对一组测试数据的分类准确度。 本系统旨在实现用户评价数据的情感分类，即将用户对于特定产品或服务的评价文本分为正面或负面情感。实现的情感分析系统对于商家来说，可以帮助了解消费者对其产品或服务的真实态度和意见，从而用于改进产品、优化服务或进行市场决策。 本资源的标签信息包括：'python', '用户评价情感分析系统', '课程设计源码', '课程设计', '源码'，说明这是一个结合了Python编程语言和情感分析技术的课程设计项目。 通过本课程设计资源包，学生可以学习到数据预处理、特征提取、模型选择和调优、程序编写和调试等软件开发流程，并且掌握使用机器学习进行文本数据情感分析的基本技能。"