python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统
一、引言
在信息爆炸的时代，用户生成的内容（UGC）如社交媒体、博客和论坛上的评论等，已经成为产品或服务口碑的重要来源。情感分析是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的情感信息，从而理解大众对特定话题的态度。基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向，如正面、负面或中性，为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。
二、技术栈和框架
前端
- HTML/CSS: 用于构建静态页面结构和样式。
- JavaScript: 实现动态交互功能。
- React.js: 构建用户界面的前端框架。
- Axios: 用于从前端向后端发送HTTP请求。
后端
- Python: 主要编程语言。
- Flask: 轻量级Web应用框架。
- TensorFlow/Keras: 深度学习框架，用于模型训练和预测。
- SQLAlchemy: Python SQL工具包和ORM，用于数据库操作。
数据库
- SQLite: 轻量级关系型数据库，用于存储模型、配置和用户数据。
三、功能模块设计
数据预处理
- 文本清洗: 移除HTML标签、标点符号和数字。
- 分词: 将文本分割成单词或标记。
- 去除停用词: 清除常见的无意义词汇。
- 词干提取: 将词汇还原到其基本形式。
模型训练
- 词嵌入: 使用预训练的Word2Vec或GloVe词向量。
- 神经网络: 构建包含LSTM或GRU层的RNN模型。
- 超参数调优: 通过网格搜索或随机搜索优化模型性能。
接口与服务
- API接口: 提供RESTful API，接受文本输入并返回情感分析结果。
- 批处理: 支持批量评论分析，用于大数据集的处理。
用户界面
- 评论输入: 允许用户输入评论。
- 实时分析: 即时显示分析结果。
- 历史记录: 展示过去的分析记录。
四、系统架构
系统采用微服务架构，前端和后端分离。前端负责用户交互，后端处理逻辑和计算，数据库存储数据。使用RESTful API进行前后端通信。
五、数据设计
数据存储包括：
- 用户数据: 包括用户名和分析记录。
- 模型数据: 训练好的模型权重和配置。
- 日志数据: 系统运行日志和错误报告。
六、核心代码展示
后端 - Flask API
Python
from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np
import pickle
app = Flask(__name__)
# 加载模型和词典
model = load_model('sentiment_analysis_model.h5')
with open('tokenizer.pickle', 'rb') as handle:
tokenizer = pickle.load(handle)
@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze_sentiment():
text = request.json.get('text')
if not text:
return jsonify({'error': 'No text provided'}), 400
# 文本预处理和编码
encoded_text = tokenizer.texts_to_matrix([text], mode='tfidf')
prediction = model.predict(encoded_text)
sentiment = 'positive' if prediction[0][0] > 0.5 else 'negative'
return jsonify({'sentiment': sentiment})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)前端 - React.js
Jsx
import React, { useState } from 'react';
import axios from 'axios';
function App() {
const [text, setText] = useState('');
const [result, setResult] = useState(null);
const handleSubmit = async (e) => {
e.preventDefault();
try {
const response = await axios.post('/analyze', { text });
setResult(response.data.sentiment);
} catch (error) {
console.error(error);
}
};
return (