基于Python Streamlit的京东商品评论情感分析系统

基于 Python Streamlit 的京东商品评论情感分析系统

该系统利用 Python 的 Web 框架 Streamlit 构建，对京东商品评论进行抓取、分析和可视化，并实现情感分析功能。

系统功能模块

• 数据爬取: 灵活配置爬取参数，包括评论地址、爬取次数、目标评论类型和时间范围等，并将数据保存至指定文件。
• 文件管理: 提供文件操作功能，包括查看、删除、重命名、下载和上传文件，方便用户管理爬取的评论数据。
• 数据预处理: 对爬取的原始数据进行清洗，包括去除换行符、表情符号和冗余列等，为后续分析做好准备。
• 数据可视化:
  • 饼图: 支持按多种聚合方式（如计数、求和、平均值）生成饼图，并自定义图表标题和保存选项。
  • 词云图: 可生成词云图直观展示评论关键词，并支持参数调整以优化显示效果。
  • 折线图: 用于分析评论数量随时间变化趋势。
• 文本情感分析:
  • 情感分析: 对评论文本进行情感倾向分析，判断用户的情感态度。
  • 可视化: 将情感分析结果进行可视化展示，帮助用户直观了解产品口碑。
  • 关键词提取: 提取评论文本中的关键词，辅助用户快速了解评论主题。
  • 主题分析: 通过主题模型分析，挖掘评论数据中的潜在主题，并可设置主题个数和迭代次数等参数。