基于bert-lstm对微博评论的情感分析系统设计与实现

一:介绍

1、模型训练:爬虫脚本获取指定微博话题评论,对评论进行数据预处理,使用bert/lstm进行模型训练,允许和传统算法如SVM进行对比分析,突出bert/lstm的优势。

2、开发系统UI:包括数据采集页面,模型训练页面,模型评估页面,情感分析预测页面等。

**特点:**数据使用爬虫实时获取、自己训练模型有模型代码和训练数据、有对比模型、有完整系统、结果导出,生成词云图等。

二:环境

  • 语言:python
  • 机器学习算法:bert/lstm
  • 对比模型:SVM
  • 数据库:SQLite
  • UI界面:PyQt5

三:项目展示

项目目录:

情感预测界面:

数据采集界面:

模型评估页面:

这里为了演示,训练了一个低参数的模型,只训练了两轮。可以修改参数配置自行训练。

需要源码(有论文、配置指导),私信联系,回复不及时见谅。

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