电商产品评论数据情感分析NLP入门实践

电商项目里的评论数据，其实挺适合练练自然语言的手感。这份 电商产品评论数据情感.ipynb 就是个不错的练习资源，代码比较清晰，流程也挺完整。适合用来做情感分类的入门，比如正面评价、负面评价怎么区分，模型怎么搭建都有。

里面用到了 LSTM，也算是 NLP 里的老牌选手了。虽然现在大模型当道，但像这种轻量级的方案跑起来快，调试也方便。你可以把它当成一个 baseline，后面再慢慢替换成 BERT 或者 Transformer，提升效果也不难。

预部分还不错，常规的 分词、去停用词 都有做，而且注释写得比较清楚，不会看得云里雾里。数据加载用的是 pandas，如果你对数据格式不太熟，建议先打开 .csv 文件看看结构。

模型训练这块用的是 Keras 搭的 LSTM 模型。结构挺，不像有些项目一上来就堆十几个层。训练速度也 OK，一般电脑跑起来问题不大。建议你先用小数据测一测，跑通流程再说。

如果你对文本挖掘或者情感感兴趣，可以顺手看看下面这些参考资料，像用 LSTM 做情感、情感示例代码这些，都挺有的。

对了，如果你是第一次接触情感，那可以先看看NLP 和文本挖掘概述那篇入门资料，能帮你把基本概念理一理。

，这份 ipynb 还蛮适合想快速上手做个情感分类项目的你。简单好用，拓展性也强。如果你手头也有微博评论、商品评价之类的数据，直接套进去练练手就行了。