Python实现爬取并分析电商评论

　　现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过对一个人分布内容的分析，了解他的情绪变化，哪种情绪多，哪种情绪少，进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的，哪些评论是负面的呢？正面评价的概率是多少呢？

　　利用python的第三方模块SnowNLP可以实现对评论内容的情感分析预测，SnowNLP可以方便的处理中文文本内容，如中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、提取文本关键词、文本相似度计算等。大概大于等于0.5，可以判断为正面评价——积极情感，小于0.5，可以判断为负面评价——消极情感。

　　下面分析一组京东上某产品的评论数据并生成折线图：

部分源数据：

作图的结果：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持来客网。