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前言

由于网络购物不能像线下购物一样能够接触到商品,而且商品的所有信息都是由商家所给出的，所以已有顾客的评价与评分成为消费者客观参考该商品的重要信息。课题针对网购蓝牙耳机，从海量的网上评论数据中,进行文本情感分析，目的是分析用户对商品信息的情感倾向，将更加真实反映用户体验，使用户评价与真实商品质量更加匹配，对网购蓝牙耳机的用户提供客观且全面的购物参考信息。

网购成为当代消费者的重要消费方式，商品评论为商家的选品和用户的购买提供了重要的决策帮助。系统挖掘正负面评论的潜在主题情感倾向,从而清楚了解用户对产品的满意点和痛点,为用户与商家在购买商品或选品时提供了建议方向和引导情绪，用户可以结合自身需求和商品特性进行对比,辅助其做出科学购买决策；同时提供更加精准的用户反馈和需求分析支持，帮助厂商优化商品质量和提升用户体验。

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一、项目介绍

商品评论文本数据基本上都是由普通线上用户随意、非正式的发布的，所以不会很规范，口语化严重同时具有强烈的情感色彩。因此，设计系统对蓝牙耳机评论文本进行情感分析，统计消费者对商品的情感倾向，以图形化的界面展示各类特征情感趋势，提供更加精准的用户反馈辅助消费者决策。设计功能模块和MySQL数据库以及相关数据库表，为用户提供操作可视化界面采用web前端框架和Python语言实现基于深度学习的蓝牙耳机网购评论情感分析系统的设计与实现，将围绕以下几个方面展开研究：
1.数据收集与预处理：从电商平台爬取商品评论数据，主要利用目前获取网页数据比较流行的技术手段，即网络爬虫技术。对评论文本进行预处理，包括去除噪音、分词、词性标注等步骤，以提高情感分析的准确性。
2.深度学习模型构建：利用深度学习技术，构建适合商品评论文本情感分析的模型。使用处理好的数据集进行模型训练，利用Bert语言预训练模型进行词向量的训练,实现词语的向量表示，然后使用Bi-LSTM或卷积神经网络等深度学习模型分别从句子和单词中提取语义和上下文特征信息，结合注意力机制实现评论文本的情感分析。使用训练好的模型对评论进行分类，调整模型参数并对模型进行优化。
3.模型部署：将训练好的模型部署到B/S模式系统。
将蓝牙耳机评价按性能、外观材质、佩戴感受、续航能力，音质等进行分类，根据训练出来的感分析模型得到的数值从高到低进行排序，从而让用户知晓该商品的整体评价情况。用户可以通过与UI界面进行交互来获取商品的情感分析结果，获取商品品质信息，提供更加精准的商品特征，使消费者获得真实的商品信息进行网购的选品。

二、功能介绍

商品评论文本数据基本上都是由普通线上用户随意、非正式的发布的，所以不会很规范，口语化严重同时具有强烈的情感色彩。因此，设计系统对蓝牙耳机评论文本进行情感分析，统计消费者对商品的情感倾向，以图形化的界面展示各类特征情感趋势，提供更加精准的用户反馈辅助消费者决策。设计功能模块和MySQL数据库以及相关数据库表，为用户提供操作可视化界面采用web前端框架和Python语言实现基于深度学习的蓝牙耳机网购评论情感分析系统的设计与实现，将围绕以下几个方面展开研究：
1.数据收集与预处理：从电商平台爬取商品评论数据，主要利用目前获取网页数据比较流行的技术手段，即网络爬虫技术。对评论文本进行预处理，包括去除噪音、分词、词性标注等步骤，以提高情感分析的准确性。
2.深度学习模型构建：利用深度学习技术，构建适合商品评论文本情感分析的模型。使用处理好的数据集进行模型训练，利用Bert语言预训练模型进行词向量的训练,实现词语的向量表示，然后使用Bi-LSTM或卷积神经网络等深度学习模型分别从句子和单词中提取语义和上下文特征信息，结合注意力机制实现评论文本的情感分析。使用训练好的模型对评论进行分类，调整模型参数并对模型进行优化。
3.模型部署：将训练好的模型部署到B/S模式系统。
将蓝牙耳机评价按性能、外观材质、佩戴感受、续航能力，音质等进行分类，根据训练出来的感分析模型得到的数值从高到低进行排序，从而让用户知晓该商品的整体评价情况。用户可以通过与UI界面进行交互来获取商品的情感分析结果，获取商品品质信息，提供更加精准的商品特征，使消费者获得真实的商品信息进行网购的选品。

四、效果图

五、文章目录

目 录
1 绪 论 1
1.1 选题的背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 选题的目的和意义 1
1.4主要研究内容 3
2 相关技术介绍 5
2.1 卷积神经网络 5
2.2 系统开发相关技术 9
3 数据获取及预处理 14
3.1 数据集的获取及简介 14
3.2 数据预处理 17
4 模型训练与评估 18
4.1 模型选择 14
3.2 模型训练 17
4.3 模型评估 17
5 模型优化 18
5.1 优化器选择 14
5.2 效果对比分析 17
6 系统部署 19
6.1 需求分析 14
6.2 系统设计与实现 17
6.3 系统测试 17
7 总结与展望 29
7.1 总结 29
7.2 展望 29
参考文献 30
致 谢 33

六 、源码获取

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