Python基于循环神经网络的情感分类系统（附源码，文档说明）

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第一章 项目简介

Python基于循环神经网络的情感分类系统，可以根据用户的留言将其自动识别为积极或消极情感，开发环节主要使用了Python语言、Tensorflow框架和MySQL数据库。本次开发的网络用户留言情感分类系统主要功能是自动识别网络用户的留言情感，便于各类软件维护人员为软件用户提供更加精准的服务。而循环神经网络是一种能够有效处理序列数据的深度学习模型，在情感分类任务中具有广泛的应用。因此本次开发过程采用了Tensorflow框架作为循环神经网络的实现模型，同时使用Python语言作为开发工具，MySQL数据库作为数据存储媒介。

网络用户留言情感分类系统可以将用户的留言进行分类，例如积极、消极、中性等情感类别，作为软件维护人员的辅助工具，为网络用户提供更加精准的服务。在现代社会中，人们对于情感的表达和交流越来越依赖于互联网等社交媒体平台，因此，网络用户留言情感分类系统的开发不仅可以为用户提供更加精准的服务，同时也可以在某种程度上，提高人们对于情感表达和交流的认知和理解。

循环神经网络是一种能够有效处理序列数据的深度学习模型，在情感分类任务中具有广泛的应用，因此开发环节采用了Tensorflow框架作为循环神经网络的实现模型，开发完成的情感分类系统能够自动识别用户的留言情感分类，将留言有效区分为积极或消极，并且在后台进行统计分析，对软件维护人员而言，具有重要的应用价值。

第二章 演示视频

Python基于循环神经网络的情感分析系统&源码

第三章 技术栈

前端：layui，JavaScript，css，html

后端：Python diango

MySQL数据库

Lstm算法

第四章 系统设计与实现

4.1 系统功能需求分析

该系统功能较为简单，核心功能即为文本检测，主要针对系统中的用户留言，进行情感分类。其次为了进一步提升系统的丰富性，我们可以加入数据管理模块，允许系统管理员对系统自动识别的分类进行校对；加入数据分析的模块，可以将系统识别的统计结果以图像的形式直观的呈现给系统使用者；加入公告管理的功能，为系统提供一个推广宣传的窗口；最后加入用户管理的模块，进一步保障系统的安全性。结合功能需求分析结果，系统模块设计如图4.1所示：

图4.2 系统功能模块

4.2 系统展示

4.2.1 注册登陆界面

此处为系统的注册登陆界面，输入账户名、密码等简单信息即可完成登陆，只有登陆后的用户才能使用系统的识别功能。如图4.2.1所示：

图4.2.1 注册登陆界面

4.2.2 文本检测界面

用户可在此处输入需要识别留言信息，点击开始分类即可启动自动识别功能。完成后如图4.2.2所示：

图4.2.2 文本检测界面

4.2.3 数据管理界面

此处允许用户对系统自动识别后的情感分类进行手工校对。如图4.5.3所示：

图4.2.3 数据管理界面

4.2.4 公告管理界面

用户可在此处发布系统公告信息，新增或删除公告文本，对系统进行宣传推广。如图4.2.4所示：

图4.2.4 公告管理界面

4.2.5 数据分析界面

数据分析模块将把系统分类后的留言信息统计结果，以直观的图表形式展现。如图4.2.5所示：

图4.5.5 数据分析界面

4.2.6 用户管理界面

此处可以新增系统用户，输入用户名、密码、手机、邮箱等基本信息即可完成用户角色的新增。如图4.2.6示：

图4.2.6 用户管理界面

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第六章 源码获取：

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