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文章目录
第一章 项目简介
Python基于深度学习的中文情感分析系统（V2.0），在传统情感分类方法的基础上，使用深度学习的方法来自动提取文本情感特征，实现高效准确的情感分类。系统核心包括词向量模型、循环神经网络（RNN）的构建以及情感模型的生成。通过系统化的流程，从语料收集、预处理到模型训练与验证，最终实现对中文文本的情感预测与分析。
本系统通过Python的技术将目前中文语言的各种信息进行相关的预测，换句话说我们的数据来源完完全全都是真实的数据。那么在数据库方面还是采用了MYSQL的数据库，这样即节约了成本又能快速上手。本系统应用场景广泛，包括舆情监控、产品评价分析、社交媒体情感挖掘等，为用户提供数据驱动的决策支持。
第二章 项目升级亮点
对比V1（原先的中文情感分析系统），新增了词云图和批量分析。
第三章 系统演示视频
Python基于深度学习的中文情感分析系统（V2.0）&源码
第四章 技术栈
前端：html，javascipt，echats
后端：Flask
算法：lstm或者CNN（二选一）
数据库：Mysql
第五章 系统设计
5.1 系统功能设计
基于python深度学习的中文情感分析系统当中整体的功能模块设计如下：
5.2 数据库设计
E-R图是实现数据表的前一部分，有了E-R图的表现，数据库表的实现方式才能更加容易些，如下所示：
E-R图的使用是软件设计过程当中很常见的，专业有术语来讲E-R图更大程度上是为了体现其各个业务模块之间的关系。通过不同功能之间的关系为了能够更加清楚往往采用E-R图的方式，更甚至于E-R图直接能够体现出数据库的表与表之间的关系。据表如下所：
user表
字段名 类型 长度 是否空 描述
ID Int 4 自增编号 ID
name VarChar 50 是 name
sex VarChar 50 是 sex
Age Int 4 是 Age
sex VarChar 50 是 sex
birthday Date 50 是 birthday
phone VarChar 50 是 phone
address VarChar 50 是 address
ID Int 4 自增编号 ID
name VarChar 50 是 name
sex VarChar 50 是 sex
Age Int 4 是 Age
think表
字段名 类型 长度 是否空 描述
ID Int 4 自增 ID
name VarChar 50 是 name
newsType VarChar 50 是 newsType
author VarChar 50 是 author
makeTim Date 50 是 makeTime
maker VarChar 50 是 maker
modiTime VarChar 50 是 modiTime
第六章 系统实现
6.1 登录界面
刚才在上面的需求阶段也提到，系统最重要的就是注册和登录，没有注册和登录的系统啥也不是。那么在登陆界面呢，我们也是通过肽毕业来区分登录还是注册，当然登录时需要输入的是注册时注册的信息，比如说用户名、密码等等。如下图所示：
6.2 注册界面
除了登录之外，还有就是注册的页面，注册页面当中不仅要对于密码进行一个重复确认，防止一次修改密码之后忘记，那么还要对手机号进行一个绑定，方便用户信息的再三确认，只有这样才能保证系统的第一道安全。如下图所示：
6.3 后台首页
当通过正确的用户名儿密码进入系统之后，那么就是系统后台的一个首页，基于深度学习的中文情感分析系统的首页，在首页当中会以不同的指标维度来进行一个统计和分析，含有。一些柱状图和饼图来进行一个数据汇总。如下所示：
6.4 文本分析
文本分析很重要的一项工作就是将我们需要分析的文本输入到。输入到文本框当中，只有这样才能进行一个分类，分出正面评价和负面评价的一个分界线。如下图所示：
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第八章 源码获取：
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