如题,使用 lstm rnn 预测豆瓣短影评情感。 数据准备 -- 使用 bs4、requests 构造豆瓣爬虫 词库训练 -- 使用 gensim 训练中文 wiki 语料库 训练rnn 预测结果 数据准备 编写豆瓣爬虫工具,主要爬取电影、电影评论评分数据。 使用request.Session 维护cookie,请求电影、影评数据;使用json 和 BeautifulSoup 进行数据提取;...
于是乎,从豆瓣网上爬取了所有影评,做了一个词频分析和情感分析。废话少说,上分析结果: 一:词频分析 先看看影评中出现的最多的词 可以看出来,大多数认为这是一个讲述有关时代、青春、文工团、战争的故事。代表正面的喜欢出现177次,善良出现169次,而代表负面的恶心出现123次,残酷117次,也就是说总体是正面的。
1)豆瓣电影(https://movie.douban.com/)评论情感分类,要求爬取豆瓣电影中不同电影的评论及其评分(星星数),以评论作为输入,评论分类别作为输出,进行情感分类实验(1-2颗星为“负面”、3颗星为“中性”、4-6颗星为“正面”),最后以合适的方式展示结果。 模型分两步1.爬虫2.模型搭建 1.爬虫 这里爬的是热门的电...
豆瓣影评情感分析, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 计算机毕业设计胖虎, 作者简介 Qq 1061404770 Vx bishe333 vx dahusheji123,相关视频:《头脑特工队2》会拯救你的人生 | 深度解析 | 影评 | 超粒方 | Inside Out
本文以豆瓣影评为例,研究基于评论情感分析的个性化推荐策略。首先,通过对用户行为数据进行挖掘和分析,得出用户的喜好偏好;其次,应用情感分析技术,对豆瓣影评进行情感分类,获取影评的情感极性;最后,结合用户的喜好和评论的情感极性,提出基于评论情感分析的个性化推荐策略,并进行实验评估。 关键词:个性化推荐、评论情感分析、...
本文以豆瓣影评为例,基于评论情感分析技术,研究个性化推荐策略。 二、研究背景与意义 在互联网时代,用户生成的内容日益丰富,但同时也带来了信息过载的问题。针对这一问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、需求和行为,为用户提供定制化的内容推荐。而评论情感分析作为个性化推荐系统的重要组成...
豆瓣从2017.10月开始全面禁止爬取数据,仅仅开放500条数据,白天1分钟最多可以爬取40次,晚上一分钟可爬取60次数,超过此次数则会封禁IP地址。 登录状态下,按网页按钮点击“后页”,参数“start”最多为480,也就是20*25=500条;非登录状态下,最多为200条。 行吧,500条就500条吧,Let's go。 整个过程分为两部分...
前期,已通过八爪鱼搜集豆瓣关于电影《长津湖》影评数据并简单处理后,在百度AI进行可视化呈现和情感倾向分析。 - 飞桨AI Studio
豆瓣影评 - 飞桨AI Studio
后三个是之后文本分析用的。 目标网址:https://movie.douban.com/subject/26636712/comments?status=P 代码如下 爬短评 代码: 调用以上两个函数爬取数据,其实对于豆瓣上别的电影影评,估计稍微改一改也可以爬了 url = 'https://movie.douban.com/subject/26636712/comments?status=P' ...