毕业设计：旅游景点评论数据分析系统+可视化+LDA主题分析+NLP情感分析+Bayes评论分类 计算机毕业设计_基于python景区评论情感分析 毕设

1、项目介绍
项目技术说明：
python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、
评论多维度分析、NLP情感分析、LDA主题分析、Bayes评论分类

2、项目界面
（1）评论年月时间分析

（2）评论评分等级分析

（3）旅游景点评论数据

（4）评论数据分析

（5）景区评论词云图分析

（6）LDA评论主题分析

（7）Bayes评论分类

（8）注册登录界面

3、项目说明
1、情感分析
  对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情 感、情绪、评价和态度的计算研究。文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。
  本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。

1、情感分析

·最常用于微博、微信、用户论坛等语境下的短文本分析
·大量的文本预处理技术需求[ 网页解析，文本抽取，正则表达式等 ]
·情感分析的特殊性
·文本长度相对较短
·语境比较独特
·需要提取的信息量较为特别(·否定词，歧义词可能导致明显误判·新词出现速度很快·分词很难做到尽善尽美)

2、基于词袋模型的分析

基于词典进行情感分析
·情感字典(sentiment dictionary)
·还行1 *不错2 ·不好-2太差了-3
·否定词的处理:前向搜索若干词条，以进行翻转
·情感得分的计算
·加载情感字典为Dict
·遍历句子中的词条，将对应的分值相加
·分值之和作为该句的情感得分
·所有句子的情感得分的平均值作为该文本的情感得分

基于词袋模型进行情感分析

·用金标准得到已准确分类的训练样本
·以词袋模型为基础，将情感分析完全看作是文本分类的一个简单实例来进行处理
·可按照分类进行预测，也可按照情感分值进行预测·需要对模型准确率和速度进行权衡
·效果较词典模型更好，但仍然忽略了上下文的关联信息
·可以考虑使用bigram或者trigram方式抽取词条，以同时考虑否定词和程度副词的影响
·可以考虑使用关键词进行模型拟合