对追龙2前15页短评词频分析（截止6.9） out.csv

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今天小编就为大家分享一篇关于使用Python抓取豆瓣影评数据的方法，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

系统环境：python3.8.12 ，编译器： Jupyter notebooks 目录介绍 https://cdn.jsdelivr.net/gh/EverettSy/ImageBed@master/uPic/EKQYvg.png 爬取过程 1. 抓取热映电影的网页内容 2. 爬取评论 3. 清洗数据 4. 使用结巴分词进行中文分词 5. 去掉停用词 6. 统计词频 7. 用词云进行展示 词云图 暗恋·橘生淮南 (2022) https://cdn.jsdelivr.net/gh/EverettSy/ImageBed@master/uPic/luJwZo.png 豆瓣热映 https://cdn.jsdelivr.net/gh/EverettSy/ImageBed@master/uPic/SBRvJn.png

Bo Pang and Lillian Lee 在 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》用的语料库 原始数据来自于影评。包含了5000多条正面评价，和5000多条负面评价。 已经整理成UTF8格式，便于使用

使用微信小程序框架、组件、API等开发的“豆瓣影评”小程序源码.zip

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人工智能-项目实践-情感分析-基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析 语料来自与豆瓣Top250排行榜中的影评，基于Scrapy抓取，大约5w条影评，好评差评各占50%。 训练集与测试集4:1，结果准确率约为80%-79%之间。 因为电影评论中有很大一部分好评中会有负面情感的词语，例如在纪录片《海豚湾》 我觉得大部分看本片会有感的人，都不知道，中国的白暨豚已经灭绝8年了，也不会知道，长江里的江豚也仅剩1000左右了。与其感慨，咒骂日本人如何捕杀海豚，不如做些实际的事情，保护一下长江里的江豚吧，没几年，也将绝迹了。中国人做出来的事情，也不会比小日本好到哪儿去。 所以说如果将这种类似的好评去除，则可以提高准确率。