基于机器学习 LSTM 算法的豆瓣评论情感分析系统

基于机器学习 LSTM 算法的豆瓣评论情感分析系统

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文章目录

• 基于机器学习 LSTM 算法的豆瓣评论情感分析系统
• • 1 简介
  • 2 技术栈
  • 3 系统架构
  • 4 具体实现
  • • 4.1 爬虫模块：自动抓评论
    • 4.2 文本预处理
    • 4.3 模型训练（核心：LSTM）
    • 4.4 后端集成
    • 4.5 可视化展示
  • 5 效果展示
  • 6 源码获取：

1 简介

基于机器学习 LSTM 算法的豆瓣评论情感分析系统，该系统在原本的基础之上进行优化。

咱们这套系统是用 Python + Flask 搭的，用 LSTM（长短期记忆网络）模型来做豆瓣影评的情感分析。它能自动爬取豆瓣上的最新评论，给你算出好评率、差评率，还能把分析结果实时可视化，支持饼图、条形图等多种图表展示。整个项目含源码、开发环境配置、安装教程，功能完整，特别适合拿去做毕业设计、课程设计或数据库大作业。

简单来说，这个系统分三大块：

搭建流程：先写爬虫拿评论，存到 MySQL；然后用 Python 做文本预处理，训练 LSTM 模型；最后在 Flask Web 端调用模型，拿到每条评论的情感预测，再用 ECharts／Matplotlib 输出漂亮图表。跑起来以后，只要输入想分析的电影，就能秒出情感统计和趋势图，帮你快速了解观众对电影的真实感受。

2 技术栈

• 开发语言：Python 3.8+
• 后端框架：Flask
• 深度学习：TensorFlow / Pytorch（LSTM）
• 前端展示：HTML + ECharts 或 Matplotlib
• 数据库：MySQL
• 爬虫：Requests + BeautifulSoup / Selenium（动态加载）
• 开发工具：PyCharm

3 系统架构

整个系统采用 B/S 架构，分为以下几层：

4 具体实现

4.1 爬虫模块：自动抓评论

4.2 文本预处理

4.3 模型训练（核心：LSTM）

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=max_len))
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])

callbacks = [
EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3),
ModelCheckpoint('best_lstm.h5', save_best_only=True)
]

history = model.fit(X_train, y_train,
validation_data=(X_val, y_val),
epochs=10,
batch_size=64,
callbacks=callbacks)

• Embedding：把每个词编码成 128 维向量；
• 两层 LSTM：第一层返回序列，第二层输出最终状态；
• Dropout：防止过拟合；
• EarlyStopping + ModelCheckpoint：自动保存最优模型。

4.4 后端集成

from flask import Flask, request, jsonify
from tensorflow.keras.models import load_model
from utils import preprocess_text # 包含前面讲的分词、序列化

app = Flask(__name__)
lstm_model = load_model('best_lstm.h5')

@app.route('/api/sentiment', methods=['POST'])
def sentiment():
data = request.json
content = data.get('content', '')
seq = preprocess_text(content) # 分词、序列化
pred = lstm_model.predict(seq)[0]
label = '正面' if pred[1] > pred[0] else '负面'
prob = float(pred.max())
return jsonify({'label': label, 'probability': prob})

if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)

• 接口 /api/sentiment 接收原始评论，返回情感标签和概率；
• 前端用 AJAX 调用这个接口，实时获取分析结果。

4.5 可视化展示

系统页面包含下列图表：

• 评论情感饼图：展示正、负面评论的占比；
• 情感趋势折线图：按天或小时统计评论情感变化；
• 关键词词云：正面、负面评论分别生成词云，直观了解热门词；

用 ECharts 实现，代码示例（饼图）：

var chart = echarts.init(document.getElementById('pieChart'));
chart.setOption({
title: { text: '情感占比' },
tooltip: { trigger: 'item' },
series: [{
name: '情感',
type: 'pie',
radius: '50%',
data: [
{ value: posCount, name: '正面' },
{ value: negCount, name: '负面' }
]
}]
});

5 效果展示

下图展示了系统对《肖申克的救赎》影评的情感分析结果。

上图为评论情感饼图和趋势条形图示例。

页面上还有词云和评论列表，方便深入查看每条评论内容。

6 源码获取：

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