深度学习爬取京东评论好评差评情感分析系统朴素贝叶斯算法应用python程序源代码数据集

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? ? "## Step1: 爬取京东评论，作为模型数据集"
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? ? "爬取10个京东商品的评论信息，每个商品爬取1000条，其中好评信息爬取6000条，差评信息爬取4000条。\n",
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? ? "作为本次评论情感分析的**数据集**。"
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? ? "### 测试爬虫"
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? ? ? "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n",
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? ? ? "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n",
? ? ? "\u001b[1;31mProxyError\u001b[0m ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Traceback (most recent call last)",
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? ? "商品链接分别为：(每个商品爬取1000条评论)\n",
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? ? "[Apple MacBook Pro 13.3 八核M1芯片 8G 256G SSD 深空灰 笔记本电脑 轻薄本 MYD82CH/A](https://item.jd.com/100009464821.html#none)\n",
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? ? "[联想笔记本电脑小新Pro14 英特尔Evo平台 14英寸游戏轻薄本(标压i5 16G 512G 2.8K 90Hz护眼屏)全面屏办公本](https://item.jd.com/100014546493.html#none)\n",
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? ? "[华为笔记本电脑MateBook D 14 2022款 14英寸 11代酷睿 i5 16G+512G 锐炬显卡 轻薄本/护眼全面屏 银](https://item.jd.com/100016960357.html#none)\n",
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? ? "y = np.array(y) ? ? ? ? ? ? ? #转化为numpy数组，X作为输出项，即评论的类别\n",
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? ? "#X_train，y_train为训练集数据\n",
? ? "#X_test,y_test为测试集数据\n",
? ? "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) ? ? ? ? ? ?#使用sklearn库的随即切分函数，将X、y划分为训练集与测试集\n",
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? ? "#分别输出训练集的 X, y形状， 测试集的X, y的形状\n",
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? ? "## Step6: 以朴素贝叶斯算法构建模型、训练模型"
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? ? "这一段代码可能是最难理解的一段代码，因为此处涉及到**朴素贝叶斯模型**算法。"
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? ? "注意观察朴素贝叶斯算法:"
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? ? ? "强大/外观/运行/速度/很快/电脑/购买/中/很漂亮/处理器/硬盘/内存/惊喜/轻松/希望/失望/固态/过程/带来/应对/大学/生活/认准/\n",
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? ? ? "Predict result : 好评\tActual results: 好评\tPredict success!\t\n",
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? ? ? "颜色/京东/物流/轻薄/特别/电脑/系统/笔记本电脑/选/服务态度/一如既往/手感/开机/高大/机身/没得说/耐心/自带/客服/联想/windows11/激活/产品包装/步骤/即可/\n",
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? ? ? "Predict result : 好评\tActual results: 好评\tPredict success!\t\n",
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