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基于Python深度学习的电影评论情感分析可视化系统（2.0全新升级）

创业
2025-09-16 03:48:01

基于 Python 深度学习的电影评论情感分析可视化系统，基于 Flask + 深度学习，构建了一个影评情感分析系统，能够自动分析影评、计算情感趋势并可视化展示，对于电影行业具有重要参考价值！

基于 Python 深度学习的电影评论情感分析可视化系统

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

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文章目录 🚀 2.0 全新升级，功能更强大！🎯 1. 项目简介🔬 2. 深度学习算法解析🔹 卷积神经网络（CNN） 📌 3. 影评情感分析需求🎯 3.1 需求设计🔹 3.2 其他功能分析 🏗️ 4. 系统架构设计🔹 4.1 功能模块设计🔹 4.2 数据库设计📌 **表 1：管理员信息表**📌 **表 2：电影信息表** 🔨 5. 系统实现🎯 5.1 用户登录模块🎯 5.2 电影查询 & 影评分析🎯 5.3 电影评价详情5.4 📚 6. 参考文献🎯 推荐阅读7 源码获取：

🚀 2.0 全新升级，功能更强大！

🎉 本项目全新升级 2.0 版本，新增以下功能： ✅ 真正支持深度学习算法，lstm 或者 cnn，选择一个 ✅ 查看热门电影（基于最新豆瓣 Top 200 数据） ✅ 查看热门影评，支持情感分析（判断评论是正面、负面） ✅ 手动输入影评，实时分析情感倾向 ✅ 支持用户登录，可管理个性化影评分析数据 ✅ 影评情感分析饼图可视化，一目了然电影的口碑评分

👇 项目预览图（实时数据可视化）：

🎯 1. 项目简介

电影评论不仅能帮助观众了解电影质量，还影响着电影票房、口碑等。因此，对影评进行情感分析变得尤为重要！本项目基于 Flask + 深度学习（Word2Vec 向量模型），通过大数据分析影评文本，精准判断电影的好评率、差评率，并以可视化方式呈现结果。

💡 核心关键词：深度学习 | 电影评论 | 情感分析 | Flask

🔬 2. 深度学习算法解析 🔹 卷积神经网络（CNN）

CNN（Convolutional Neural Network）是深度学习中最经典的神经网络模型，最初用于图像识别，如今已广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。

💡 CNN 通过卷积计算和参数共享机制，使神经网络能够提取文本中的关键信息，并通过有监督/无监督学习方式提升准确率。在本项目中，我们使用 CNN 算法进行训练，训练影评数据，最终实现精准的情感分类。

📌 3. 影评情感分析需求 🎯 3.1 需求设计

本系统需要满足以下核心需求： 🔹 自动分析海量影评，判断评论情感（正面/负面/中立） 🔹 搭建 B/S 结构网站（前端 + 后端 + 数据库） 🔹 使用 Flask 框架搭建 Web 端 🔹 CNN 算法或者 lstm 算法进行情感分类训练

最终实现目标： 👉 爬取电影评论数据 + 用户手动输入影评 👉 系统自动判断影评情感倾向（正向/负向） 👉 可视化展示电影评论情感趋势（饼图+柱状图）

🔹 3.2 其他功能分析

🚀 影评情感分析 ≠ 简单的文本处理！本项目通过对海量影评数据进行趋势分析，可用于：