摘要：现如今人们的消费方式由线下消费逐渐转变成线上消费，逛网上店铺已经成为现代大部分人的日常生活。相对于线下消费的消耗时间，耗费体力，线上消费显得方便快捷，只要手指动动东西便会送货上门。但有利也有弊，相对于线下的买了商品不喜欢、质量差等问题，线上商品显得更为突出，让买家觉得受到欺骗，需要协商退货，耗费了更多时间。商品评论信息则相对来说较为可信，可是查看大量的评论信息会消耗较多时间，本系统则应运而生。

本系统基于Python语言，通过爬取商品文本评论信息进行分析，从而得出评论的侧重点以及购买者对这件商品的喜爱程度，将结果清晰地展现在买家面前，从而更方便于买家决定购买与否。且系统的操作十分简便，只需将线上商品评论的网址复制到系统相应位置点击开始，系统便能对其评论进行分析，得出结果。

关键词：商品；在线评论；情感分析；爬取信息

目录

摘要

Abstract

1 前言-1

1.1 研究背景-1

1.2 研究意义及目的-1

2 系统需求分析-3

2.1 需求分析-3

2.2 系统开发环境-4

3 系统操作概要-5

3.1 爬取评论信息-5

3.2 评论预处理-6

3.3 构建模型-6

3.4 得出情感指数-7

4 系统实现-8

4.1 评论信息爬取实现-8

4.2 评论预处理-9

4.3 构建模型-9

4.3.1 word2vec的运用-9

4.3.2 SVM的运用-13

4.4 得出情感指数-16

4.4.1 按钮设置：Python-Tkinter Button-16

4.4.2 画布设置：Python-Tkinter Canvas-17

4.4.3 框架设置：Python-Tkinter Frame-17

4.4.4 标签设置：Python-Tkinter Label-17

4.4.5 列表框设置：Python-Tkinter Listbox-17

4.4.6 菜单按钮设置Python-Tkinter Menubutton-17

4.4.7 消息设置：Python-Tkinter Message-18

4.4.8 文本设置：Python-Tkinter Text-18

4.4.9 窗格设置：Python-Tkinter PanedWindow-18

4.4.10 消息框设置：Python-Tkinter tkMessageBox-18

5 系统实现界面-19

结    论-21

参 考 文 献-22

致    谢-23