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基于Python的LSTM、CNN中文情感分析系统

news 来源：原创 2025/9/3 3:46:16

大家好，我是徐师兄，一个有着7年大厂经验的程序员，也是一名热衷于分享干货的技术爱好者。平时我在 CSDN、掘金、华为云、阿里云和 InfoQ 等平台分享我的心得体会。
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1 简介

循环神经网络是一种特别擅长处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于情感分类任务。咱们的系统采用了 GRU 框架来实现循环神经网络，能够自动判断用户留言的情感倾向，把留言智能地分为积极和消极两大类。这样一来，后台不仅能及时统计分析，还能为软件维护和升级提供有力支持。

2 技术栈

说明	技术栈	备注
后台	Python
前端	HTML
数据库	MYSql
架构	B/S 结构

循环神经网络通过循环结构捕获数据序列中的前后关系。RNN 模型由多个循环单元构成，每个单元中包含输入门、遗忘门、输出门以及状态变量，这套门控机制帮助模型保留必要的信息。RNN 的优势在于能处理长序列，捕捉长期依赖，但同时也容易陷入局部最优，难以应对不同长度数据。为此，LSTM 和 GRU 等改进方案应运而生，显著提升了模型的性能和泛化能力。系统的工作原理如图所示：

3 数据集处理

3.1 数据收集

数据收集是情感分类的第一步。咱们从社交媒体、在线论坛和客服平台等渠道广泛收集各类主题、风格和语气的用户留言，确保数据具备多样性。只有数据足够全面，才能提高模型的识别准确率。具体读取数据可以用如下代码实现：

python复制编辑import pandas as pd
import numpy as np# 读取数据文件
data = pd.read_csv("data.csv")

3.2 数据预处理

数据预处理环节主要包括清洗、去重、分词和停用词处理。咱们会用 Python 中的 NLTK、spaCy 等工具来删除无用的标点、特殊字符，借助 jieba 库对文本进行分词，将留言转换为词袋向量表示，保证后续特征提取的准确性。下面是处理过程的示例代码：

python复制编辑import jieba
import sklearn.feature_extraction.text as text
from sklearn.metrics import accuracy_score# 数据清洗与预处理
data = data.dropna()
data = data.astype(str)# 对文本进行分词和停用词处理
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x, cut_all=True)))
data = data.dropna()# 计算文本特征向量表示
text_vectorizer = text.CountVectorizer()
data['text_vector'] = list(text_vectorizer.fit_transform(data['text']).toarray())# 将文本转化为词袋向量表示（示例转换）
data_bow = pd.DataFrame(data)
data_bow['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join(x.split()))

3.3 数据集划分

把收集到的留言数据按 80% 训练、10% 验证、10% 测试的比例进行划分。训练集用于模型训练，验证集用来调参和优化，测试集则检验模型性能。示例代码如下：

python复制编辑from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3.4 特征提取

特征提取是整个流程的重要一环。咱们可以使用传统方法（词袋模型、TF-IDF、N-gram 等）来提取文本特征，也可以用深度学习的方法自动学习特征。这里主要采用 TF-IDF 方法示例：

python复制编辑from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizertfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_valid_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_valid)
X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test)

3.5 模型训练和评估

咱们利用训练集来训练模型，采用交叉熵损失函数和准确率、召回率、F1 值等指标评估模型效果。下面是用支持向量机（SVM）做分类的示例代码：

python复制编辑from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)# 评估模型性能
y_pred = clf.predict(X_valid_tfidf)
accuracy = accuracy_score(y_valid, y_pred)
print('准确率:', accuracy)

3.6 数据集归一化

为了提升模型的鲁棒性，咱们会对数据进行归一化处理，使得均值为 0，标准差为 1。示例代码如下：

python复制编辑from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train_tfidf.toarray())
X_valid_std = scaler.transform(X_valid_tfidf.toarray())
X_test_std = scaler.transform(X_test_tfidf.toarray())

2 系统设计与实现

4.1 系统架构设计

本系统是一个用户留言情感分类平台，采用 GRU 模型对留言进行情感分析。前端部分主要负责页面展示和用户交互，后端则基于 Python 和 MySQL 实现数据存储及 API 接口。整个架构采用 B/S 结构，用户可以通过网页方式访问系统，利用 AJAX 技术实现实时交互。

前端设计：网页界面采用 Bootstrap 来打造美观大方的 UI，通过 AJAX 与后端进行数据交互。
后端设计：使用 Flask 和 Django 框架实现 API 接口和数据库管理，数据存储使用 MySQL。
模型设计：采用 GRU 模型进行情感分类，结合数据集来训练并优化模型，提升准确率。

4.2 系统功能需求分析

系统的核心功能是对用户输入的留言进行情感检测，自动将留言划分为积极或消极两类。同时，还扩展了数据管理、数据分析、公告管理和用户管理等模块，方便后台操作。系统模块设计如下图展示：

图4.2 系统功能模块

4.3 系统非功能需求分析

4.3.1 数据输入和输出

系统的输入主要是用户留言文本，输出为情感分类结果。输入数据需经过清洗、分词等预处理后，再送入模型。

4.3.2 模型超参数调整

调整模型的学习率、迭代次数等超参数对于最终性能至关重要，需要反复试验以达到最佳效果。

4.3.3 系统性能与稳定性

为提升响应速度和稳定性，系统引入了分布式计算和缓存技术，并通过日志记录和监控进行系统管理。

4.3.4 数据安全和隐私保护

在数据传输和存储过程中，系统采用加密、访问控制等手段保护用户隐私，并定期备份数据以防丢失。

4.4 系统实现

本系统采用 Python 语言和 MySQL 数据库实现，通过 Django 框架构建 Web 应用，同时利用 Flask 实现 API 接口。系统核心代码示例如下：

python复制编辑import mysql.connector
import flask
from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import GRU
from tensorflow.keras.layers import Input, Denseapp = Flask(__name__)# 连接数据库
cnx = mysql.connector.connect(user="username", password="password", host="localhost", database="database_name")
cursor = cnx.cursor()# 加载训练数据
train_data = np.loadtxt("train.csv", delimiter=",", usecols=(1,), skiprows=1, dtype=float)
test_data = np.loadtxt("test.csv", delimiter=",", usecols=(1,), skiprows=1, dtype=float)# 创建模型（示例参数）
model = GRU(units=50, input_shape=(None, 1), return_sequences=False)# 定义 API 接口
@app.route("/api/情感分类", methods=["POST"])
def api_endpoint():# 获取用户输入文本text = request.json["text"]# 查询数据库cursor.execute("SELECT * FROM data WHERE text LIKE %s", (text,))result = cursor.fetchall()# 将查询结果转换为模型输入格式inputs = np.array([row[1] for row in result]).reshape(-1, 1, 1)# 前向传播outputs = model(inputs)# 这里仅为示例，实际计算方式请根据模型调整pred = np.argmax(outputs, axis=1)# 返回结果return jsonify({'prediction': int(pred[0])})if __name__ == "__main__":app.run(debug=True)

上述代码使用 mysql-connector-python 库连接 MySQL 数据库，通过 SQL 查询将留言数据转换为模型输入，利用 GRU 模型进行情感分类，并通过 API 返回分类结果。

4.5 系统展示

4.5.1 注册登录界面

系统登录页面简单明了，用户输入用户名、密码及验证码后便可登录，只有登录用户才可使用情感分类功能。效果图如下：

图4.5.1 注册登录界面

4.5.2 文本检测界面

用户在文本检测界面输入留言信息，点击开始分类按钮，即可启动情感检测功能。界面直观、操作便捷。效果图如下：

图4.5.2 文本检测界面

4.5.3 数据管理界面

此模块展示系统自动识别后的情感分类结果，用户还可对结果进行手工校对和调整。界面以列表方式呈现，便于快速查找。效果图如下：

图4.5.3 数据管理界面

4.5.4 公告管理界面

公告管理模块允许管理员发布、修改或删除系统公告，用于宣传和推广系统。界面简单大方。效果图如下：

图4.5.4 公告管理界面

4.5.5 数据分析界面

数据分析界面将系统统计的情感分类结果通过柱状图和饼状图直观展示，帮助管理员了解留言情感分布及趋势。效果图如下：

图4.5.5 数据分析界面

4.5.6 用户管理界面

用户管理模块支持新增、删除和修改用户信息。只需要填写基本信息，如用户名、密码、手机和邮箱，系统即可完成新增操作。效果图如下：

图4.5.6 用户管理界面

6 总结

本项目开发了一款基于 Python 和 OpenCV 的疲劳检测系统，其核心在于利用 GRU 框架对用户留言进行情感分类。系统从数据收集、预处理、特征提取到模型训练与评估，全程自动化处理，并结合 MySQL 数据库实现数据存储与管理。通过网页平台，用户不仅可以在线检测情感状态，还能通过数据管理和分析模块获得直观反馈。系统既能为相关企业和检测机构提供有力支持，也能为用户提供精准的情感预警。未来系统将继续优化检测速度和稳定性，进一步提升分类准确率和用户体验。

7 源码获取

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