计算机毕业设计之基于BERT的文本情感识别算法研究与实现

摘要

随着互联网的普及和电子商务的飞速发展，用户生成内容（UGC）的数量和重要性日益增长。这些内容中蕴含了大量有关消费者行为、市场需求和产品反馈的信息。本文介绍了一个基于BERT的文本情感识别算法研究与实现系统，该系统通过整合多种技术，实现了对电商平台上商品与订单信息的抓取、处理、分析和可视化。首先，使用Scrapy爬虫库从京东网站抓取商品和订单数据，包括商品名称、价格、订单城市和评论内容等。其次，利用Django和MySQL构建后端服务，对爬取的数据进行存储和处理。然后，利用Hadoop和Spark进行大数据分析，生成城市订单统计、各类商品数量统计和价格曲线等可视化数据。此外，系统还结合了Vue和Echarts技术，为用户提供了友好的前端界面。最后，基于BERT的情感分析模拟能够对评论内容进行情感打分，为用户提供正面或负面的评估。本文旨在展示如何利用现代技术整合多个组件，实现对电商数据的全面分析和可视化，为市场研究、产品优化和消费者行为分析等领域提供有力支持。

根据以上的功能需求情况，整体的功能模块包括有前台vue项目模块，后台django后台项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面，数据可视化展示页面，爬虫模块主要用来爬取京东商城网的相关数据信息的，通过使用hadoop进行数据的存储，django后台用来提供前台所用的json数据以及给出文本情感评估的相关信息。其中评论文本情感评估模块的实现是基于BERT机器学习功能之后的应用阶段。

用户进入本系统可查看系统主页信息，可视化主页面展示分为8块区域，顶部是系统的名称，下面划分为7个区域，分布是城市订单统计区域，基础词云区域，商品列表展示区域，评论情感分析展示区域，商品数量统计区域，情感评估区域，商品价格走势区域。主页中的图标数据主要是通过Echarts框架的功能，只需要创建对应的实体类，便可以获取对应的展示信息。