Python基于深度学习的电影评论情感分析可视化系统（全新升级版）【附源码、参考文档】

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第一章 项目简介

Python基于深度学习的电影评论情感分析可视化系统（全新升级版），融合了Flask框架与深度学习领域的word2vec向量模型，能够自动对影评文本进行情感分析，精确地评估电影的好评率和差评率，并通过直观的可视化界面展示分析结果。此项目的开发通过大数据分析影评文本，量化好评与差评的比例，进而为电影评论提供一个全面的汇总评价分析。

第二章 项目升级亮点

🎉 本项目全新升级，新增以下功能：
✅ 真正支持深度学习算法，lstm 或者 cnn，可以任选一个选
✅ 查看热门电影（基于最新豆瓣 Top 200 数据）
✅ 查看热门影评，支持 情感分析（判断评论是正面、负面）
✅ 手动输入影评，实时分析情感倾向
✅ 支持用户登录，可管理个性化影评分析数据
✅ 影评情感分析饼图可视化，一目了然电影的口碑评分

👇 项目预览图（实时数据可视化）：

第三章 项目演示视频

第四章 技术栈

后端：Flask

前端：html、js

模型训练：Word2vec

开发工具：PyCharm

数据库：MySQL

第五章 深度学习算法解析

卷积神经网络（CNN）是深度学习中最经典的神经网络模型，最初用于图像识别，如今已广泛应用于 自然语言处理（NLP） 领域。
CNN 通过卷积计算和参数共享机制，使神经网络能够提取文本中的关键信息，并通过有监督/无监督学习方式提升准确率。
在本项目中，我们使用 CNN 算法进行训练，训练影评数据，最终实现精准的情感分类。

第六章 系统设计

6.1 系统的功能模块设计

本次通过以word2vec来进行实现深度学习的模型搭建，通过以pycharm平台来实现数据的整体编程，通过flask框架来完成B/S的网页设计，从而实现计算机在网络上通过电影的评论信息录入来进行评论内容的情感判断。

6.2 数据库设计

本项目采用 MySQL 作为数据库，核心数据表设计如下：

表 1：管理员信息表

表 2：电影信息表

第七章 系统的实现

7.1 用户登录模块

系统支持 用户登录，用户必须登录后才能进行影评分析。

💡 功能：
✅ 账号密码登录
✅ 权限管理
✅ 个人影评数据管理

👇 登录界面效果图：

7.2 电影查询 & 影评分析

7.2.1 首页搜索电影

用户输入电影名称，系统返回 电影详情+影评数据

7.2.2 影评情感分析

1、 影评按情感分类（正面/负面/中立）

2、环形图展示评价占比（可视化数据分析）

👇 系统界面效果预览：

7.3 电影评价详情

1、显示 热门影评，支持 点赞/留言/情感分析

2、系统自动 计算影评情感倾向（积极/消极/一般）

👇 影评详情界面：

7.4 电影管理

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第九章 源码获取：

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