OPPO Reno5系列手机测评:高颜值,6400万像素拍照,65W快充

需积分: 20 5 下载量 168 浏览量 更新于2024-08-04 收藏 3.83MB TXT 举报
"该文本文件包含了对不同手机产品的用户评价,主要讨论了手机的性能、设计、屏幕质量、音效、拍照效果、运行速度、待机时间以及特色功能,如快充技术、指纹解锁和美颜相机等。" 在这些用户评论中,我们可以提炼出以下几个IT相关的知识点: 1. **分词**:这是自然语言处理(NLP)中的一个基本步骤,将连续的文本切分成有意义的词语单元,便于后续的分析和理解。例如,“运行速度”、“待机时间”等都是经过分词后得到的关键信息。 2. **去停用词**:在处理文本时,通常会去除一些常见的无实际意义的词汇,如“的”、“是”、“和”等,以便更准确地提取重要信息。在这个例子中,如果执行了去停用词操作,那么“不错”、“好”、“快”等词汇可能会被保留下来,因为它们表达了用户的主观评价。 3. **手机性能**:用户提到的“运行平稳速度还不错”、“运行速度完美”等,表明他们关注手机的处理器性能和系统流畅度,这通常与手机的CPU型号、内存大小和操作系统优化有关。 4. **屏幕质量**:用户评价了屏幕的“分辨率不错”、“屏幕音效触屏手感好灵活”,这涉及到屏幕的像素密度、显示技术(如OLED屏)、触控响应速度等因素。 5. **拍照效果**:6400万像素的摄像头被多次提及,表示用户对手机摄影能力的重视。此外,“拍照效果清晰”、“AI焕采人视频美颜功能”反映了用户对高清晰度和智能美颜功能的需求。 6. **快充技术**:“65w超级快充”是用户关注的特色功能,快速充电可以显著提升用户体验,尤其是对于频繁使用手机的用户。 7. **电池续航**:“待机时间还好”、“待机时间很长”反映了电池容量和能效对用户的重要性,4300mAh的大电池和高效的处理器可以提供较长的使用时间。 8. **设计与外观**:“外形外观华丽时尚”、“星钻光芒轻薄机身”等描述展示了用户对手机外观设计和手感的追求,这也成为消费者选购手机的重要考量因素。 9. **品牌信誉**:“OPPO手机品牌信得过”体现了用户对品牌的信任,品牌口碑和产品质量是消费者选择产品的重要依据。 这些评论中的信息可用于分析用户需求,为产品改进提供参考,也可以用于市场调研,了解消费者对手机各项特性的关注度和满意度。

为下面这段代码的预测结果加上可视化功能,要能够看到每个预测数据的结果的准确度:from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率:{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

2023-05-26 上传