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基于机器学习 LSTM 算法的豆瓣评论情感分析系统

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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1 简介

基于机器学习 LSTM 算法的豆瓣评论情感分析系统，该系统在原本的基础之上进行优化。

1. 支持了机器学习 lstm 算法，进行情感分析
2. 支持了用户手动输入文本进行情感分析

咱们这套系统是用 Python + Flask 搭的，用 LSTM（长短期记忆网络）模型来做豆瓣影评的情感分析。它能自动爬取豆瓣上的最新评论，给你算出好评率、差评率，还能把分析结果实时可视化，支持饼图、条形图等多种图表展示。整个项目含源码、开发环境配置、安装教程，功能完整，特别适合拿去做毕业设计、课程设计或数据库大作业。

简单来说，这个系统分三大块：

1. 爬虫模块：自动抓取豆瓣电影的评论数据；
2. 情感分析模块：用 LSTM 对评论做正负面分类；
3. 可视化展示：用前端页面把结果用图表展示出来。

搭建流程：先写爬虫拿评论，存到 MySQL；然后用 Python 做文本预处理，训练 LSTM 模型；最后在 Flask Web 端调用模型，拿到每条评论的情感预测，再用 ECharts／Matplotlib 输出漂亮图表。跑起来以后，只要输入想分析的电影，就能秒出情感统计和趋势图，帮你快速了解观众对电影的真实感受。

[video(video-P439PEYV-1697528973620)(type-bilibili)(url=https://player.bilibili.com/player.html?aid=704762195)(image=https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/c7d97361c3bef18379dfe031f1be636f.jpeg)(title-基于Python flask的豆瓣电影分析可视化系统)]

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2 技术栈

• 开发语言：Python 3.8+
• 后端框架：Flask
• 深度学习：TensorFlow / Pytorch（LSTM）
• 前端展示：HTML + ECharts 或 Matplotlib
• 数据库：MySQL
• 爬虫：Requests + BeautifulSoup / Selenium（动态加载）
• 开发工具：PyCharm

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3 系统架构

整个系统采用 B/S 架构，分为以下几层：

1. 数据采集层

   • 自动化爬虫：通过 Requests 或 Selenium 获取豆瓣电影的评论 JSON 或页面 HTML；
   • 数据预处理：清洗、去重、分词、停用词过滤；

2. 模型训练层

   • 文本向量化：用 Tokenizer + Embedding 层把评论转成向量序列；
   • LSTM 模型：构建 2 层 LSTM，最后接全连接和 Softmax，实现二分类；
   • 模型优化：采用交叉熵损失、Adam 优化器，并设置早停（EarlyStopping）；

3. 后端服务层

   • Flask 工程：提供 API 接口，接收电影 ID 或名字，返回情感分析结果 JSON；
   • 数据库操作：使用 PyMySQL 或 SQLAlchemy 存取评论和分析结果；

4. 可视化展示层

   • Web 页面：HTML + ECharts 或后台 Matplotlib，将情感统计用饼图、折线图、词云等形式展示；
   • 实时刷新：异步请求接口，动态更新图表。

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4 具体实现

4.1 爬虫模块：自动抓评论

1. 分析目标
   • 豆瓣电影评论页采用动态加载和分页，需要先获取电影评论的 API 接口或 AJAX JSON 数据；
2. 模拟请求
   • 添加 User-Agent 和 Cookies，避免被封；
   • 对评论分页加随机延时（time.sleep(random.gauss(1,0.3))）模拟人工访问；
3. 字段健壮性
   • 对缺失字段（评论时间、用户名、评分）做空值判断，未获取到就赋 None，保证爬虫不停；
4. 存入数据库
   • 建立 comments 表：id, movie_id, user, rating, content, comment_time；
   • 批量插入，降低数据库开销。

4.2 文本预处理

1. 清洗
   • 去掉 HTML 标签、链接、特殊字符；
   • 用正则去除多余空格和换行；
2. 分词 & 停用词
   • 中文评论用 jieba 分词；
   • 加载停用词表，过滤高频无意义词；
3. 序列化
   • 用 Keras 的 Tokenizer 建立词典，限制最大词汇量（比如 10000）；
   • 把评论转换成固定长度的整数序列，超长截断，过短补 0；

4.3 模型训练（核心：LSTM）

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpointmodel = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=max_len))
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])callbacks = [EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3),ModelCheckpoint('best_lstm.h5', save_best_only=True)
]history = model.fit(X_train, y_train,validation_data=(X_val, y_val),epochs=10,batch_size=64,callbacks=callbacks)

• Embedding：把每个词编码成 128 维向量；
• 两层 LSTM：第一层返回序列，第二层输出最终状态；
• Dropout：防止过拟合；
• EarlyStopping + ModelCheckpoint：自动保存最优模型。

4.4 后端集成

from flask import Flask, request, jsonify
from tensorflow.keras.models import load_model
from utils import preprocess_text  # 包含前面讲的分词、序列化app = Flask(__name__)
lstm_model = load_model('best_lstm.h5')@app.route('/api/sentiment', methods=['POST'])
def sentiment():data = request.jsoncontent = data.get('content', '')seq = preprocess_text(content)           # 分词、序列化pred = lstm_model.predict(seq)[0]label = '正面' if pred[1] > pred[0] else '负面'prob = float(pred.max())return jsonify({'label': label, 'probability': prob})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

• 接口 /api/sentiment 接收原始评论，返回情感标签和概率；
• 前端用 AJAX 调用这个接口，实时获取分析结果。

4.5 可视化展示

系统页面包含下列图表：

• 评论情感饼图：展示正、负面评论的占比；
• 情感趋势折线图：按天或小时统计评论情感变化；
• 关键词词云：正面、负面评论分别生成词云，直观了解热门词；

用 ECharts 实现，代码示例（饼图）：

var chart = echarts.init(document.getElementById('pieChart'));
chart.setOption({title: { text: '情感占比' },tooltip: { trigger: 'item' },series: [{name: '情感',type: 'pie',radius: '50%',data: [{ value: posCount, name: '正面' },{ value: negCount, name: '负面' }]}]
});

---

5 效果展示

下图展示了系统对《肖申克的救赎》影评的情感分析结果。

上图为评论情感饼图和趋势条形图示例。

页面上还有词云和评论列表，方便深入查看每条评论内容。

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6 源码获取：

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