基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统(2.0升级版,附源码)

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文章目录

    • [第一章 项目概述](#第一章 项目概述)
    • [第二章 项目升级亮点](#第二章 项目升级亮点)
    • [第三章 项目演示视频](#第三章 项目演示视频)
    • [第四章 技术架构](#第四章 技术架构)
    • [第五章 深度学习算法详解](#第五章 深度学习算法详解)
    • [第六章 系统设计](#第六章 系统设计)
      • [6.1 功能模块设计](#6.1 功能模块设计)
      • [6.2 数据库设计](#6.2 数据库设计)
    • [第七章 系统实现](#第七章 系统实现)
      • [7.1 用户登录模块](#7.1 用户登录模块)
      • [7.2 电影查询与影评分析](#7.2 电影查询与影评分析)
        • [7.2.1 首页电影搜索](#7.2.1 首页电影搜索)
        • [7.2.2 影评情感分析](#7.2.2 影评情感分析)
      • [7.3 影评详情展示](#7.3 影评详情展示)
      • [7.4 电影管理](#7.4 电影管理)
    • [第八章 推荐阅读](#第八章 推荐阅读)
    • [第九章 源码获取:](#第九章 源码获取:)

第一章 项目概述

基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统(2.0升级版),集成了Flask框架与先进的word2vec向量模型,能够自动解析影评文本的情感倾向,精准评估电影的好评与差评比例,并通过直观的可视化界面展示分析结果。该项目通过大数据技术分析海量影评,量化好评与差评的分布,为电影评论提供全面的汇总评价分析。

第二章 项目升级亮点

🎉 全新升级,功能全面增强:

深度学习算法支持 :可选LSTM或CNN算法进行情感分析

热门电影查看 :基于最新豆瓣Top 200数据

热门影评分析 :支持情感判断(正面/负面)

手动输入影评 :实时情感倾向分析

用户登录功能 :个性化影评分析数据管理

情感分析饼图可视化:一目了然的电影口碑评分

👇 项目预览图(实时数据可视化)

第三章 项目演示视频

Python基于深度学习的电影评论情感分析可视化系统(2.0升级系统),源码

第四章 技术架构

后端:Flask框架

前端:HTML、JavaScript

模型训练:Word2vec

开发工具:PyCharm

数据库:MySQL

第五章 深度学习算法详解

卷积神经网络(CNN)作为深度学习中的经典模型,最初应用于图像识别,现已广泛用于自然语言处理(NLP)领域。CNN通过卷积计算和参数共享,有效提取文本中的关键信息,并通过有监督/无监督学习提升分类准确率。在本项目中,我们采用CNN算法训练影评数据,实现精准的情感分类。

第六章 系统设计

6.1 功能模块设计

本项目利用word2vec构建深度学习模型,通过PyCharm平台进行数据编程,借助Flask框架完成B/S架构的网页设计,实现通过网络录入电影评论并进行情感判断。

6.2 数据库设计

本项目选用MySQL数据库,核心数据表设计如下:

表 1:管理员信息表

ID 用户名 密码 权限 创建时间
1 admin ****** 超级管理员 2025-03-02

表 2:电影信息表

电影ID 电影名称 导演 主演 上映时间 评分
001 盗梦空间 克里斯托弗·诺兰 迪卡普里奥 2010 9.3

第七章 系统实现

7.1 用户登录模块

系统支持用户登录,用户需登录后方可进行影评分析。

💡 功能亮点

✅ 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 电影查询与影评分析

7.2.1 首页电影搜索

用户输入电影名称,系统返回电影详情及影评数据。

7.2.2 影评情感分析
  1. 情感分类:影评按正面、负面、中立分类。
  2. 环形图展示:可视化展示评价占比。

👇 系统界面效果预览

7.3 影评详情展示

  1. 热门影评展示:支持点赞、留言、情感分析。
  2. 情感倾向计算: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

第八章 推荐阅读

基于Python Flask的前程无忧招聘信息可视化系统

Python基于大数据的微博舆论可视化、微博情感分析系统(V5)

基于微信小程序的购物系统

Java基于Spring Boot+Vue框架的大学生就业招聘系统

第九章 源码获取:

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