【源码】基于Python的商品评论分析系统

项目简介

本项目聚焦于商品评论的全面深入分析，综合运用图像识别、网络爬虫、自然语言处理等多领域技术。先通过条形码识别获取商品信息，再从商品销售平台爬取评论，最后对评论进行情感分析，以此获取商品的用户反馈和市场趋势。

项目的主要特性和功能

1. 条形码识别：精准识别商品条形码，为评论爬取提供基础商品数据。
2. 评论爬取：利用爬虫技术从淘宝等网站抓取商品相关评论。
3. 情感分析：借助BERT等自然语言处理模型对评论进行情感分析，并输出分析结果。
4. 数据可视化：通过词频分析、共现语义网络分析等，将评论数据进行可视化展示。
5. 话题分析：运用TF - IDF和LDA模型进行话题分析，提取评论关键词和主题。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.10及以上版本，可使用PyCharm或手动创建虚拟环境。手动创建时，先执行pip install virtualenv，再运行virtualenv venv，最后激活虚拟环境。
2. 依赖安装：激活虚拟环境后，执行pip install -r requirements.txt安装项目依赖。若使用CPU，需手动安装对应CPU依赖包。
3. 数据准备：完善data文件夹，导入商品条形码图片；完善models文件夹，导入BERT等模型；修改crawlinfo/tb/cominfo.py中的login_taobao()函数，填入淘宝账号密码。
4. 运行程序：根据需求修改main.py中的传入参数和超参数，运行main.py启动项目。也可单独运行根目录的各个功能模块进行灵活调试。
5. 结果查看：分析完成后，查看output目录下的结果文件，包含情感分析、话题分析等结果。注意对output内重要数据进行备份，防止二次运行导致数据丢失。

下载地址

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