先上图:1.词云图2.评价星级饼图3.简报（好评率，最好评价，最差评价）最好评价：很好看的！剧情有倒叙说看不懂的往下看就行！任嘉伦演技很厉害了，那岚岳林敬两个人很容易分开，演可爱也是一点不尴尬就是很不错！张慧雯长的也挺可爱的~关于剧情倒叙很多伏笔很多，作为一个原创剧本我个人很满意！每个人都有自己的小心思小秘密，需要观众一点一点揣摩~没有绝对坏人，对于明尊我也不是很讨厌，可能因为演技太好有点被林源圈
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2024-06-05 19:36:27
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集合了多家语言优点:Python其实集合了很多语言的优点，它像C语言那样的语法简单，优雅，像Java那样的面向对象，但又不像Java面向对象过了头(万物皆对象),导致编程困难，它的库很多都很简单实用，让人能够把精力都放在思考业务问题上。最简单的概括就是，它能够用更少的代码行，去完成更复杂更多的业务开发。并且，Python都无一不得到很多精英网站的垂爱，很有意思的是，很多用Python开发的网站，网
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2023-10-27 09:25:41
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# Python评论分析：挖掘意见的金矿
在互联网的时代，用户评论成为了商家了解消费者需求的重要途径。无论是产品评论、服务评价，还是社交媒体上的反馈，评论中蕴含的信息无疑是一笔巨大的数据财富。利用Python进行评论分析，不仅可以了解用户的满意度，还能为决策提供数据支持。本文将介绍评论分析的基本概念，并用Python代码示例说明如何开展基本的评论分析工作。
## 什么是评论分析？
评论分析是
环境描述： python环境：python3.6需求描述： 本文使用IMDB 电影评论数据集作为示例来测试 Doc2Vec 在情感分析中的有效性，数据集中包含了 5,000 条积极评论，5,000 条消极评论和 5,000 条未标记的电影评论。我们首先利用 Doc2Vec 对未标记评论
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2023-08-09 18:25:05
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简介所谓分析，通常都是指从数据中获取“信息”。近来，随着数据迅猛增长——其中绝大多数数据是非结构的，要想获得相关想要的信息变成越来越困难。庆幸地是，与此同时出现了一些强大的方法来帮助我们从这些数据中抽取出我们想要的信息。文本挖掘领域中这样相关的一种技术是主题建模。正如其名，主题建模能够从一个文本对象中自动识别它的主题，并且发现隐藏的模式。这些能够帮助做出更好的决策。主题建模和那些基于规则的文本挖掘
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2023-08-30 09:40:27
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本文建立LDA主题模型，挖掘商品评论的潜在主题。
原创
2022-11-10 09:39:57
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一、项目简介1.内容：循环抓取豆瓣影评中所有观众对《陈情令》的评论，存储在文本文档中，并运用可视化库--词云对其进行分析。2.目标网站：https://movie.douban.com/subject/27195020/comments?start=3.使用软件：pycharm4.使用 python3.7
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2024-05-27 13:04:45
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本案例将豆瓣电影中《哪吒之魔童降世 》的短评进行分析情感分析，相关短评获取方法这里通过软件采集。需求一 ：电影上映后每天的评论数量走势 需求二：电影上映后每天的评分走势 需求三：查看5个评分的各自占比情况 最后用词云展示影评数据导入相关包及数据import jieba
import wordcloud
import numpy as np
import pandas as pd
import ma
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2023-12-15 09:28:56
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# 使用LDA主题模型进行豆瓣评论文本情感分析
在现代社会，情感分析成为了理解用户意见和反馈的重要工具。在众多文本分析技术中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型以其高效性和准确性被广泛应用于各类文本数据分析。本文将介绍如何使用Python实现基于LDA模型的豆瓣评论情感分析，同时提供代码示例。
## 环境准备
首先，我们需要安装一些必要的库。可以使用pi
# Python 主题分析
## 概述
在进行主题分析之前，我们首先需要了解什么是主题分析。主题分析是一种文本挖掘技术，它可以通过分析一系列文档的内容，提取出这些文档中的主题信息。在Python中，我们可以利用一些开源的库来实现主题分析，其中最常用的是`gensim`和`scikit-learn`。
在本文中，我将教会你如何通过Python实现主题分析。我将按照以下步骤进行讲解，并给出相应的代
原创
2023-09-29 20:15:27
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1、利用函数nextpage获取所需的id顾名思义，这是一个“翻下一页”的函数。可以通过读取url中的id进行自动翻页，利用该函数对股票代码进行获取。以沪深股市为例，在当前页面按F12（Fn+F12），在Elements界面查看，找到下一页的id，即可通过正则表达式获得股票代码数据。注意：使用该函数时，需要download selenium module并在环境变量中配置Chrome 驱动url
作者 | 李秋键引言：随着电子商务、社交媒体等信息技术的快速发展，在线评论已经成为影响消费者购买决策和产品市场销量的重要信息资源。从制造企业的视角来看，在线产品评论作为一种新的口碑形式，包含了消费者对产品的全方面评价，有助于制造企业了解消费者的需求。相比较传统的调查问卷和访谈数据，在线产品评论具有数据量大，收集成本低等优势。此外，由于来自消费者的主动分享，而非被动问答，在线评论数据能够更真实地反映
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2023-11-20 06:37:10
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# 如何实现“旅游评论分析 Python”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用 Python 实现旅游评论分析。这是一个非常有趣和实用的项目，可以帮助你了解旅游者对不同目的地的看法和评价。在这篇文章中，我将逐步指导你完成这个项目，让你掌握实现旅游评论分析的方法。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[收集旅游评论
原创
2024-03-04 06:34:39
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# Python评论聚类分析入门指南
## 引言
在当今的数据驱动时代，评论数据的分析对业务决策至关重要。评论聚类分析是一种强有力的工具，可以帮助我们识别用户对产品或服务的看法。本文将逐步引导你完成“Python评论聚类分析”的全过程。
## 流程概览
首先，我们将这个过程分为几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 评论聚类分析：Python实现
在网络社交时代，用户生成内容（UGC）屡见不鲜，评论作为一种重要的UGC形式，反映了用户的意见和情感。为了更好地理解这些评论，聚类分析是一种有效的手段，可以将相似的评论归为一类，帮助我们提取出潜在的信息与趋势。
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在通过将数据集中的数据点分组为不同的类别（即聚类）来发现数据的内在结构。对于评论数据的聚类
原创
2024-08-18 03:34:18
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LDA全称为Latent Dirichlet Allocation，是现在文本分析中经常用到的也特别受欢迎的一种概率性主题模型。目前主要文本分类，同时在NLP领域也有十分重要的应用。LDA模型的常见用途LDA的作用就是根据每个文档的用词用句规律，找出文档背后隐藏的多个主题。简单来说，我们人类写文章都是根据主题来创作，而LDA就是根据已写好的文章来反推出主题。通过LDA可以摒弃其他信息，然后提取出重
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2023-05-23 15:14:57
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说明：这是一个数据分析项目（附带数据+代码），本篇教程来源于网络，胖哥对此进行了完整的梳理，并把用到的数据+代码完全奉上。如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。项目要求 成功读取“商铺数据.csv”文件 解析数据，存成列表字典格式：[{'var1':value1,'var2':value2,'var3':values,...},...,{}] 数据清洗： comment，price两个字段清洗
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2024-04-26 22:25:15
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Jupyter Notebook 想必大家都不陌生了，数据分析或机器学习数据探索时特别方便。最近对它的颜值越来越不满意，尤其是晚上，感觉很刺眼，于是就换个暗点的主题。可能有同学还不了解 Jupyter Notebook 可以换主题，这里就简单介绍一下，下面我列出了常用的几个主题效果。如果有喜欢的可以安装试试，如无，可 Ctrl + w 文章目录技术提升安装主题库查看可用主题切换主题tips 技术提
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2023-10-08 14:34:50
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主题建模可以帮助开发人员直观地理解和探索数据，以便更好地挖掘语料库中的主题。成功的主题建模需要多次迭代：清洗数据、读取结果、相应地调整预处理并重试。本文通过分析国家领导人从2014年到2021年的新春贺词的主题，对文本数据进行预处理，建立主题模型，模型验证，模型可视化等操作，最后通过主题模型总结出从中获得的信息。具体实现过程如下：1、数据预处理本文的文本数据为国家领导人从2014年到2021年的新
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2023-10-24 08:40:37
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概念主题：自动将文本语料库编码为一组具有实质性意义的类别主题分析的典型代表：隐含狄利克雷分布（LDA）LDA最明显的特征：能够将若干文档自动编码分类为一定数量的主题。主题数量需要人为确定主题数量原理通过对比新旧文档来判断模型的好坏，然后在不同参数的很多模型找到最优模型。 代码导入sklearn模块：from sklearn.feature_extraction.text im
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2023-11-09 23:12:07
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