基于机器学习的在线评论情感分析与实现

摘要

采集京东商城热销笔记本电脑的评论数据,使用Python语言对评论数据进行数据清洗、文本分词和停用词过滤等数据预处理。采用机器学习方法中的朴素贝叶斯、支持向量机方法以及SnowNLP方法对数据进行情感分类。通过比较3种方法分类结果,选出在线评论情感分类的最优分类方法。采用LDA主题模型,分不同主题,提取评论集中的正面情感词集与负面情感词集,并将结论数据可视化,进一步挖掘商品的闪光点和问题点,最终构建并实现基于机器学习的"SnowNLP+LDA"在线情感分析方案。