计算机毕业设计之基于BERT的文本情感识别算法研究与实现

摘要随着互联网的普及和电子商务的飞速发展用户生成内容UGC的数量和重要性日益增长。这些内容中蕴含了大量有关消费者行为、市场需求和产品反馈的信息。本文介绍了一个基于BERT的文本情感识别算法研究与实现系统该系统通过整合多种技术实现了对电商平台上商品与订单信息的抓取、处理、分析和可视化。首先使用Scrapy爬虫库从京东网站抓取商品和订单数据包括商品名称、价格、订单城市和评论内容等。其次利用Django和MySQL构建后端服务对爬取的数据进行存储和处理。然后利用Hadoop和Spark进行大数据分析生成城市订单统计、各类商品数量统计和价格曲线等可视化数据。此外系统还结合了Vue和Echarts技术为用户提供了友好的前端界面。最后基于BERT的情感分析模拟能够对评论内容进行情感打分为用户提供正面或负面的评估。本文旨在展示如何利用现代技术整合多个组件实现对电商数据的全面分析和可视化为市场研究、产品优化和消费者行为分析等领域提供有力支持。根据以上的功能需求情况整体的功能模块包括有前台vue项目模块后台django后台项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面数据可视化展示页面爬虫模块主要用来爬取京东商城网的相关数据信息的通过使用hadoop进行数据的存储django后台用来提供前台所用的json数据以及给出文本情感评估的相关信息。其中评论文本情感评估模块的实现是基于BERT机器学习功能之后的应用阶段。用户进入本系统可查看系统主页信息可视化主页面展示分为8块区域顶部是系统的名称下面划分为7个区域分布是城市订单统计区域基础词云区域商品列表展示区域评论情感分析展示区域商品数量统计区域情感评估区域商品价格走势区域。主页中的图标数据主要是通过Echarts框架的功能只需要创建对应的实体类便可以获取对应的展示信息。