Python情感文本分析系统（源码+数据库+大作业报告）

技术：django mysql html css js

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网络舆情分析系统/自然语言处理系统/情感文本分析系统

- 基于CNN+LSTM双模型的智能情感分析平台（附完整源码+数据库+报告）

项目简介

本系统为深度学习驱动的网络舆情监控解决方案，基于Python+TensorFlow框架，集成CNN+LSTM双模型架构，实现微博、论坛、新闻等多源文本的情感极性分析（积极/消极/中立），准确率超88%。系统包含完整前后端代码、数据库、管理后台及可视化分析模块，适用于课程设计、毕业设计、企业舆情监控、品牌口碑分析等场景。

核心功能

- 智能文本分类：支持CNN/LSTM双模型并行分析，结果对比验证

- 多维度可视化：

- CNN/LSTM准确率对比柱状图

- 全流程管理后台：

- 文本数据管理（增删改查）

- 模型结果人工校正

- 多用户

- 实时分析API：输入文本即时返回情感分类结果

技术亮点

- 双模型融合架构：CNN捕捉局部特征 + LSTM建模上下文依赖

- 预训练词向量：支持Word2Vec/GloVe嵌入，提升语义理解

- 动态可视化：Echarts实现交互式数据分析看板

- 工业级部署：提供Docker容器化方案，支持高并发请求

系统演示

1. 管理后台：

- 文本数据管理（支持批量操作）

- 模型结果对比（CNN/LSTM/人工标注）

2. 可视化中心：

- 情感分布统计

- 模型性能对比（CNN正确率79.8% vs LSTM 82.3%）

3. 实时分析Demo：

输入："今天真是个开心的一天" → 输出：LSTM:积极 CNN:积极

声明：代码是可运行的，根据步骤自己配置好环境即可运行，售出不支持退款！如需远程调试，可私信联系。