摘要隨著數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)，情感分析和可視化系統(tǒng)的需求不斷增加。電商數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著大量用戶洞察，這為產(chǎn)品與業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供重要依據(jù)。分析用戶行為可發(fā)現(xiàn)用戶興趣、偏好與痛點(diǎn)，這有助于提高產(chǎn)品體驗(yàn)和商業(yè)變現(xiàn)效率。Scrapy是一個(gè)用于Python的快速、高層次的網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架，可以用于從網(wǎng)站上抓取數(shù)據(jù)；MySQL是一個(gè)流行的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，可以用于存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)；Pytorch是一個(gè)用于深度學(xué)習(xí)的開源庫，可以用于訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。除了定量分析外，本文也借助數(shù)據(jù)可視化手段，如詞云、分布圖等，形象地展現(xiàn)研究結(jié)果并洞察潛在規(guī)律。這使觀者可以直觀理解復(fù)雜的用戶行為數(shù)據(jù)與研究發(fā)現(xiàn)。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；情感分析；數(shù)據(jù)可視化AbstractWiththeexplosivegrowthofdata,thedemandfordataanalysisandvisualizationsystemscontinuestoincrease.E-commercedatacontainsalargeamountofuserinsights,whichprovideimportantbasisforproductandbusinessinnovation.Analyzinguserbehaviorcanrevealtheirinterests,preferences,andpainpoints,whichcanhelpimproveproductexperienceandbusinessmonetizationefficiency.Scrapyisafastandhigh-levelwebcrawlerframeworkforPython,whichcanbeusedtocrawldatafromwebsites;MySQLisapopularopen-sourcerelationaldatabasethatcanbeusedtostoreandmanagedata;Pytorchisanopen-sourcelibraryfordeeplearningthatcanbeusedtotrainanddeployneuralnetworkmodels.Inadditiontoquantitativeanalysis,thisarticlealsoutilizesdatavisualizationtechniquessuchaswordcloudsanddistributionmapstovisuallypresentresearchresultsandgaininsightintopotentialpatterns.Thisallowsviewerstointuitivelyunderstandcomplexuserbehaviordataandresearchfindings.Keywords:Deeplearning;Emotionalanalysis;Datavisualization目錄第1章緒論 11.1論文研究主要內(nèi)容 11.1.1研究背景 11.1.2研究目的 21.2國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀 21.2.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 21.2.2國(guó)外研究現(xiàn)狀 3第2章關(guān)鍵技術(shù)介紹 52.1關(guān)鍵性技術(shù)介紹 52.1.1Scrapy爬蟲框架 52.1.2Pytorch深度學(xué)習(xí)框架 72.1.3IP代理池化技術(shù) 9第3章系統(tǒng)分析 113.1構(gòu)架概述 113.1.1功能模塊分析 113.1.2非功能模塊分析 113.2系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 123.2.1硬件環(huán)境 123.2.2軟件環(huán)境 123.3系統(tǒng)可行性分析 133.3.1技術(shù)性分析 133.3.2安全性分析 14第4章系統(tǒng)設(shè)計(jì) 154.1設(shè)計(jì)思想和原則 154.1.1設(shè)計(jì)思想 154.1.2設(shè)計(jì)原則 154.2系統(tǒng)構(gòu)架設(shè)計(jì) 154.2.1爬蟲架構(gòu)設(shè)計(jì) 154.2.2代理架構(gòu)設(shè)計(jì) 174.3模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 184.3.1詞向量 184.3.2卷積 19第5章系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 205.1功能結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn) 205.1.1IP代理池實(shí)現(xiàn) 205.1.2數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn) 245.1.3數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn) 275.2模型結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn) 285.2.1Pytorch模型實(shí)現(xiàn) 295.2.2Pytorch模型訓(xùn)練 30第6章系統(tǒng)測(cè)試 336.1測(cè)試環(huán)境 336.2功能測(cè)試 33第7章結(jié)論 36參考文獻(xiàn) 37致謝 39-第1章緒論隨著電商平臺(tái)的發(fā)展和普及，電商產(chǎn)品成為人們獲取商品資源的主要渠道之一。同時(shí)，商品評(píng)論作為一種買賣關(guān)系的互動(dòng)形式，在電商平臺(tái)上也越來越受到商家和買家的關(guān)注。電商產(chǎn)品評(píng)論不僅可以讓用戶對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)際反饋，還可以為商品內(nèi)容提供更多的詳細(xì)信息的解讀。然而，評(píng)論數(shù)據(jù)的獲取和情感分析一直是一個(gè)難題。1.1論文研究主要內(nèi)容傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式需要人工收集，成本較高且效率低下，因此使用爬蟲技術(shù)自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，不僅可以快速的大量獲取數(shù)據(jù)，還可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理。因此，越來越多的研究者開始使用爬蟲技術(shù)來獲取評(píng)論數(shù)據(jù)，并利用情感分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，以了解電商商品購(gòu)買后的真實(shí)感受，從而更好地滿足用戶需求。在分析用戶購(gòu)物情緒時(shí)，傳統(tǒng)的分析方式是通過好評(píng)率或差評(píng)率反饋用戶的真實(shí)感受，對(duì)于繁瑣的用戶評(píng)論往往不受待見，但是商品評(píng)論才是真實(shí)的用戶使用感受，因此如何從評(píng)論中分析用戶情緒，指導(dǎo)商品售賣決策成為研究重點(diǎn)。因此，本文利用Scrapy爬蟲技術(shù)獲取某電商平臺(tái)的評(píng)論數(shù)據(jù)，通過IP代理池化技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)IP代理的獲取與使用，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行保存與固化；其次，使用可視化進(jìn)行分析和挖掘，旨在研究評(píng)論的熱度、情感、內(nèi)容等特征，為視頻網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)和用戶提供更好的服務(wù)和體驗(yàn)；最后通過Pytorch構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過爬取的數(shù)據(jù)特征和標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而得到能夠真實(shí)反饋用戶情感的模型。1.1.1研究背景隨著數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)，情感分析和可視化系統(tǒng)的需求不斷增加。如何利用其海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化，以及如何構(gòu)建高效的分析和可視化系統(tǒng)已經(jīng)成為一個(gè)重要的問題?；谟脩粼u(píng)論數(shù)據(jù)的分析和可視化可以幫助企業(yè)了解用戶的情感偏好，制定更加有效的市場(chǎng)營(yíng)銷策略。深度學(xué)習(xí)是一種前沿的、專業(yè)的人工智能發(fā)展領(lǐng)域，它在情感分析和可視化方面具有強(qiáng)大的功能和工具。因此，基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析以及可視化的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。同時(shí)，這樣的研究還可以推動(dòng)深度學(xué)習(xí)在情感分析和可視化領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，促進(jìn)深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展。1.1.2研究目的本研究的主要目的是基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析以及可視化可以幫助企業(yè)、商家更好地了解用戶對(duì)某電商產(chǎn)品的情感偏好，制定更加有效的市場(chǎng)營(yíng)銷策略。對(duì)視頻網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的意義。本研究可以通過對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)的分析，了解用戶對(duì)視頻內(nèi)容的關(guān)注點(diǎn)熱點(diǎn)，從而優(yōu)化視頻內(nèi)容的制作和推薦策略，提高用戶的觀看體驗(yàn)和滿意度。對(duì)情感分析和挖掘領(lǐng)域的意義。本研究基于Scrapy爬蟲技術(shù)，探索了電商評(píng)論數(shù)據(jù)的分析和挖掘方法，為情感分析和挖掘領(lǐng)域提供了新的思路和方法，同時(shí)也為爬蟲技術(shù)的應(yīng)用提供了一個(gè)新的實(shí)踐場(chǎng)景?？傊?，本研究對(duì)電商平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)、情感分析和挖掘領(lǐng)域以及評(píng)論數(shù)據(jù)的應(yīng)用和開發(fā)都具有重要的意義和價(jià)值，對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究和實(shí)踐應(yīng)用都具有積極的促進(jìn)作用?；谏疃葘W(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析以及可視化可以實(shí)現(xiàn)如下：一、數(shù)據(jù)收集首先，本文需要收集電商用戶評(píng)論相關(guān)的數(shù)據(jù)[1]。這包括產(chǎn)品信息、評(píng)論內(nèi)容、評(píng)論級(jí)別等。使用Scrapy這樣的爬蟲框架，本文可以方便地從電商網(wǎng)站上爬取這些數(shù)據(jù)，并將其存儲(chǔ)到MySQL數(shù)據(jù)庫中。二、數(shù)據(jù)清洗在收集到數(shù)據(jù)后，本文需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作[2]。這包括去除噪聲、標(biāo)簽詞和無效信息，以及進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化。這樣可以確保后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和可視化的準(zhǔn)確性。三、數(shù)據(jù)處理接下來，本文可以使用Python的情感分析庫對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[3]。這包括統(tǒng)計(jì)分析、情感分析、主題分類等。通過這些處理，本文可以得到電商用戶評(píng)論的相關(guān)指標(biāo)和結(jié)論，為后續(xù)的可視化和模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。四、可視化展示為了讓用戶更直觀地理解和分析電商用戶評(píng)論的趨勢(shì)和特點(diǎn)，本文可以利用Python的可視化庫對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)[4]。例如，本文可以繪制評(píng)論數(shù)量的柱狀圖、情感分布的餅圖等，以展示評(píng)論的整體情況。五、模型構(gòu)建最后，本文可以將處理過的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化，以便生成深度模型可以識(shí)別和處理的內(nèi)容[6]。通過訓(xùn)練，本文可以得到一個(gè)情感分析模型，該模型可以對(duì)新的電商用戶評(píng)論進(jìn)行情感分析，并給出相應(yīng)的情感傾向?？偟膩碚f，基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析以及可視化是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的復(fù)雜過程。通過合理地收集、清洗、處理數(shù)據(jù)，并進(jìn)行可視化和模型構(gòu)建，本文可以更好地理解和分析電商用戶評(píng)論的趨勢(shì)和特點(diǎn)，為電商平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)和決策提供支持。以上是一個(gè)基本的是基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析和可視化的流程，具體實(shí)現(xiàn)過程需要根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。1.2國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀1.2.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀近年來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用，國(guó)內(nèi)情感分析領(lǐng)域也取得了一定的發(fā)展。國(guó)內(nèi)有研究利用用戶數(shù)據(jù)繪制電商商品全景圖，發(fā)現(xiàn)用戶年輕化和地域集中，且商品類型與特征顯著相關(guān)[7][8]。這使本文深入理解用戶評(píng)論情感與電商商品內(nèi)容的偏好。研究人員調(diào)查2000個(gè)商品發(fā)現(xiàn)，電商好評(píng)率與用戶評(píng)論內(nèi)容之間存在一定的關(guān)聯(lián)性，一般用戶分享內(nèi)容豐富的，這為產(chǎn)品變現(xiàn)提供借鑒[8]。部分學(xué)者在研究不同領(lǐng)域商品評(píng)論數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)他們?cè)谏唐放c內(nèi)容體驗(yàn)等方面存在差異。這有助于制定吸引定制化策略[9]。更有研究人員訪談100名電商用戶，發(fā)現(xiàn)商品評(píng)論內(nèi)容為最有助于用戶購(gòu)買決策，但個(gè)性化與推薦有待提高[10]，這提供用戶洞察以優(yōu)化產(chǎn)品。趙等利用模型檢驗(yàn)影響用戶忠誠(chéng)度的因素，發(fā)現(xiàn)用戶評(píng)論為最重要影響因素，這為功能設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)[11]。數(shù)據(jù)采集技術(shù)的成熟。國(guó)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了一些成熟的數(shù)據(jù)采集工具和平臺(tái)，如爬蟲技術(shù)、API接口等，可以方便地獲取用戶評(píng)論數(shù)據(jù)。同時(shí)IP代理技術(shù)也為數(shù)據(jù)的有效爬取提供了的豐富的情感分析和挖掘方法。國(guó)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了一些情感分析和挖掘方法，如情感分析、主題模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等，可以對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和挖掘[12]。應(yīng)用場(chǎng)景的廣泛，評(píng)論情感分析已經(jīng)應(yīng)用于電視劇、電影、游戲、綜藝等多個(gè)領(lǐng)域，為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供了有力的支持。學(xué)術(shù)研究的逐漸深入。國(guó)內(nèi)已經(jīng)有一些學(xué)者對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)情感進(jìn)行了深入的研究，提出了一些新的分析方法和應(yīng)用場(chǎng)景?？傊瑖?guó)內(nèi)評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)初具規(guī)模，并且應(yīng)用場(chǎng)景和學(xué)術(shù)研究也在逐漸深入。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷推廣，相信國(guó)內(nèi)的評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析領(lǐng)域?qū)?huì)有更大的發(fā)展空間和潛力。1.2.2國(guó)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，電商評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析也是一個(gè)非?；钴S的領(lǐng)域。國(guó)外研究方面，Lee等(2015)利用K-means算法將亞馬遜購(gòu)物平臺(tái)的評(píng)論數(shù)據(jù)劃分為三類，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的評(píng)論分類。這顯示數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)論分類與商品畫像為理解平臺(tái)用戶提供重要手段[12]。Wu等(2016)發(fā)現(xiàn)70%的新評(píng)論數(shù)據(jù)會(huì)在6個(gè)月內(nèi)流失，內(nèi)容體驗(yàn)不佳和評(píng)論互動(dòng)機(jī)制缺乏是關(guān)鍵影響因素[13]。他們呼吁平臺(tái)改善商品和評(píng)論內(nèi)容與社交體驗(yàn)來提高商品留存率。Chan等(2017)發(fā)現(xiàn)TikTok閃購(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)的“換子網(wǎng)絡(luò)”現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性由兩用戶商品興趣重合度決定[14]，這顯示電商購(gòu)物是用戶情感與短視頻驅(qū)動(dòng)的社交平臺(tái)。電商評(píng)論情感分析在學(xué)術(shù)界的廣泛應(yīng)用。在國(guó)外，電商評(píng)論情感分析已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，如情感分析、文本分類、主題模型等方面[15]。電商評(píng)論情感分析在商業(yè)應(yīng)用上的成功案例。在國(guó)外，電商評(píng)論情感分析已經(jīng)被應(yīng)用于多個(gè)商業(yè)領(lǐng)域，如電影、音樂、體育等，以提高用戶體驗(yàn)和促進(jìn)市場(chǎng)營(yíng)銷。情感分析和挖掘方法的不斷創(chuàng)新和優(yōu)化。國(guó)外學(xué)者在電商評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析領(lǐng)域的研究和實(shí)踐中，不斷探索和創(chuàng)新情感分析和挖掘方法，如基于深度學(xué)習(xí)的情感分析、基于用戶興趣的推薦算法等[16]。電商評(píng)論情感分析技術(shù)的逐漸成熟，并且有一些開源的情感分析工具和平臺(tái)，如Scrapy、NLTK等，方便開發(fā)者進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析[17]?？傊?，國(guó)外電商評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用和研究，不斷創(chuàng)新和優(yōu)化情感分析和挖掘方法，使其具備更廣泛的應(yīng)用前景和發(fā)展?jié)摿Α５?章關(guān)鍵技術(shù)介紹2.1關(guān)鍵性技術(shù)介紹2.1.1Scrapy爬蟲框架Scrapy確實(shí)是一個(gè)功能強(qiáng)大且廣泛使用的Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架。它能夠快速、高效地從網(wǎng)頁中抓取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并提供了豐富的定制選項(xiàng)和基類，以滿足各種爬蟲需求。無論是數(shù)據(jù)挖掘、監(jiān)測(cè)還是自動(dòng)化測(cè)試，Scrapy都能提供有力的支持。此外，Scrapy還支持最新的web2.0爬蟲，使其更加適應(yīng)現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)環(huán)境[18]?？偟膩碚f，Scrapy是一個(gè)值得學(xué)習(xí)和掌握的網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具。主要有五大模塊組成，如圖2.1所示。圖2.1Scrapy爬蟲架構(gòu)圖片來源：/724686158/miScrapy是一個(gè)用于web抓取和數(shù)據(jù)提取的Python框架，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、信息處理和自動(dòng)化測(cè)試等領(lǐng)域。調(diào)度器（Scheduler）：調(diào)度器在Scrapy框架中扮演著一個(gè)URL優(yōu)先隊(duì)列的角色。它負(fù)責(zé)決定下一個(gè)要抓取的網(wǎng)址，并確保不會(huì)重復(fù)抓取相同的網(wǎng)址。用戶可以根據(jù)自己的需求定制調(diào)度器，以實(shí)現(xiàn)更靈活的抓取策略。下載器（Downloader）：下載器是Scrapy框架中負(fù)擔(dān)最重的組件之一。它負(fù)責(zé)高速下載網(wǎng)絡(luò)上的資源，以便后續(xù)的處理和提取。Scrapy的下載器代碼雖然不會(huì)太復(fù)雜，但由于建立在twisted這個(gè)高效的異步模型上，因此能夠?qū)崿F(xiàn)高效的下載性能。爬蟲（Spider）：爬蟲是Scrapy框架中用戶最關(guān)心的部分。用戶可以根據(jù)自己的需求定制爬蟲，通過正則表達(dá)式、Xpath等語法從特定的網(wǎng)頁中提取所需的信息。此外，爬蟲還可以提取出鏈接，讓Scrapy繼續(xù)抓取下一個(gè)頁面，實(shí)現(xiàn)深度遍歷和廣度遍歷等抓取策略。實(shí)體管道（ItemPipeline）：實(shí)體管道負(fù)責(zé)接收爬蟲提取的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行進(jìn)一步的處理。例如，可以驗(yàn)證實(shí)體的有效性、清除不需要的信息、將實(shí)體持久化到數(shù)據(jù)庫或文本文件中等。通過定制實(shí)體管道，用戶可以實(shí)現(xiàn)更加靈活和高效的數(shù)據(jù)處理流程。Scrapy引擎（ScrapyEngine）：Scrapy引擎是整個(gè)框架的核心組件，負(fù)責(zé)處理整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流并觸發(fā)各種事件。它控制著調(diào)度器、下載器、爬蟲等組件的協(xié)同工作，確保整個(gè)抓取和處理流程的順利進(jìn)行。可以將Scrapy引擎比作計(jì)算機(jī)的CPU，它控制著整個(gè)Scrapy框架的運(yùn)行和流程。中間件（Middleware）：中間件是Scrapy框架中的一個(gè)重要概念，它相當(dāng)于一個(gè)過濾器或停靠站，夾在不同組件之間截獲數(shù)據(jù)流并進(jìn)行特殊的加工處理。例如，下載器中間件可以對(duì)下載請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)處理或后處理，爬蟲中間件可以對(duì)爬蟲的請(qǐng)求或響應(yīng)進(jìn)行攔截和處理。通過定制中間件，用戶可以實(shí)現(xiàn)更加靈活和強(qiáng)大的功能擴(kuò)展，如圖2.2所示。圖2.2Scrapy項(xiàng)目結(jié)構(gòu)原理圖圖片來源：/p/d698a3fb13c82.1.2Pytorch深度學(xué)習(xí)框架隨著人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展和進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的重要性也日益凸顯。PyTorch是目前最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架之一，它采用了動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的機(jī)制，優(yōu)化了訓(xùn)練過程，同時(shí)還具有靈活性、易用性等優(yōu)良特性。本文將就PyTorch的產(chǎn)生和發(fā)展、優(yōu)點(diǎn)、以及在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生成模型和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用等方面進(jìn)行深入解讀。PyTorch是一個(gè)基于Python的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了一種靈活、高效、易于學(xué)習(xí)的方式來實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型[19]。PyTorch最初由Facebook開發(fā)，現(xiàn)在已經(jīng)成為了一個(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)框架之一，被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別等。PyTorch的核心思想是使用張量（tensor）來表示數(shù)據(jù)，這使得PyTorch可以輕松地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并且可以在GPU上進(jìn)行加速。PyTorch還提供了許多高級(jí)的功能，如自動(dòng)微分（automaticdifferentiation）、自動(dòng)求導(dǎo)（automaticgradients）等，這些功能可以幫助本文更好地理解模型的訓(xùn)練過程，并且提高模型的訓(xùn)練效率。PyTorch因其易用且強(qiáng)大的特性而受到廣泛歡迎。Torch的設(shè)計(jì)已經(jīng)成功地解決了科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域中的很多問題。但基于Lua語言也為部分用戶帶來一些不便，同時(shí)缺乏良好的文檔和教程，這些問題限制了Torch的發(fā)展，給廣大科學(xué)工作者帶來不便?；谝陨蠁栴}，F(xiàn)acebookAI研究院開始研發(fā)一種新型框架，并在2016年發(fā)布了PyTorch的前身PyTorch0.1，以Python為編程語言。它是基于Torch框架的Python擴(kuò)展庫，將Lua語言轉(zhuǎn)譯成了Python語言，因此在PyTorch中仍然可以使用Torch的代碼和類。但與此同時(shí)，該框架容易上手，還具有良好的文檔和社區(qū)支持，方便更多的用戶進(jìn)行研究和實(shí)踐。PyTorch的核心優(yōu)勢(shì)在于其動(dòng)態(tài)計(jì)算圖機(jī)制。該機(jī)制是指在PyTorch中，每個(gè)計(jì)算步驟都被定義為一個(gè)計(jì)算圖節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)會(huì)組成一個(gè)單獨(dú)的計(jì)算圖，表示Tensor的計(jì)算和運(yùn)算。這個(gè)計(jì)算圖中節(jié)點(diǎn)的順序和運(yùn)算方式可以隨時(shí)改變，并且可以由用戶編寫的代碼動(dòng)態(tài)控制。這使得動(dòng)態(tài)計(jì)算圖更加靈活，可以輕松處理控制流、遞歸等問題，因此Pytorch有以下優(yōu)點(diǎn)：（1）靈活性：在PyTorch的計(jì)算圖中，節(jié)點(diǎn)可以由Python控制和修改，輕松地在代碼中創(chuàng)建邏輯結(jié)構(gòu)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)的計(jì)算流程。這種靈活性在PyTorch的應(yīng)用中得到了極為廣泛的認(rèn)可，因?yàn)樗軌蚋玫啬M真實(shí)世界中的問題和情況。（2）易用性：PyTorch還非常注重用戶易用性。PyTorch對(duì)代碼進(jìn)行了大量的優(yōu)化和封裝，使得它非常易于上手，并且有詳細(xì)的文檔和社區(qū)支持。（3）性能：不僅如此，PyTorch在性能方面也有很大的優(yōu)勢(shì)。由于動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的機(jī)制，它可以更好地利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)硬件（如GPU、TPU等）的計(jì)算能力，從而更快地計(jì)算大規(guī)模問題。此外，PyTorch還針對(duì)多線程訓(xùn)練做了優(yōu)化，進(jìn)一步提高了訓(xùn)練效率。作為一個(gè)具有廣泛應(yīng)用領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)框架，PyTorch以其動(dòng)態(tài)計(jì)算圖、靈活性、易用性和高性能等特點(diǎn)迅速在業(yè)內(nèi)站穩(wěn)了腳跟。在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生成模型和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。本文希望這篇文章對(duì)您有所啟發(fā)，并激發(fā)探索PyTorch的實(shí)驗(yàn)和研究，從而推進(jìn)整個(gè)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)步。2.1.3IP代理池化技術(shù)IP代理池是一種用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用場(chǎng)景的技術(shù)。它通過收集并維護(hù)大量的可用IP地址，供需要訪問網(wǎng)絡(luò)資源的應(yīng)用程序使用。本文將解析IP代理池的工作流程及其技術(shù)原理。IP代理池是一種由多個(gè)代理IP組成的集合，這些IP地址可以用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域，幫助用戶獲取更多的數(shù)據(jù)、保護(hù)隱私以及保證網(wǎng)絡(luò)安全。IP代理池中的IIP地址可能來自不同的地區(qū)，具有不同的帶寬、穩(wěn)定性和匿名性。在使用代理IP池時(shí)，用戶可以選擇合適的代理IP，以滿足自己的需求。代理IP池可以提供大量可用的代理IP，用戶可以隨時(shí)從中獲取可用的IP，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站的訪問和爬取，同時(shí)也能夠有效地更改自己的真實(shí)IP地址。IP代理池的工作流程可以分為以下四個(gè)步驟：（1）IP地址采集IP地址采集是構(gòu)建IP代理池的首要步驟，確保采集到的IP地址的可用性和質(zhì)量至關(guān)重要。在采集過程中，本文應(yīng)該采取一系列措施來驗(yàn)證和篩選IP地址，以確保其有效性和可用性。為了確保采集到的IP地址的可用性，可以使用一些技術(shù)手段，比如利用爬蟲程序從公開的代理IP網(wǎng)站上爬取IP地址，或者使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動(dòng)化測(cè)試工具驗(yàn)證采集到的IP地址是否可用等。（2）IP地址篩選和測(cè)試IP地址篩選和測(cè)試是IP代理池的第二步。在這一步驟中，需要對(duì)采集到的IP地址進(jìn)行篩選和測(cè)試，以便篩選出可用的IP地址。篩選和測(cè)試的過程包括對(duì)IP地址的端口、協(xié)議類型、響應(yīng)時(shí)間等方面進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)試，確保IP地址的可用性。（3）IP地址存儲(chǔ)IP地址存儲(chǔ)是IP代理池的第三步。在這一步驟中，需要將篩選和測(cè)試后的可用IP地址存儲(chǔ)在IP代理池中，以備后續(xù)使用。IP地址的存儲(chǔ)可以使用文件存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)等方式。（4）IP地址調(diào)用IP地址的隨機(jī)提取是構(gòu)建IP代理池的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。在這一環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)會(huì)從預(yù)先設(shè)定的IP代理池中隨機(jī)選取一個(gè)可用的IP地址，以滿足應(yīng)用程序訪問網(wǎng)絡(luò)資源的需求。同時(shí)，在提取IP地址的過程中，需要遵循一定的規(guī)則，避免頻繁調(diào)用同一IP地址，以確保代理池的穩(wěn)定性和可用性。IP代理池的技術(shù)原理包括以下幾個(gè)方面：（1）代理服務(wù)器代理服務(wù)器是IP代理池的核心。它可以接收客戶端的請(qǐng)求，并將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到目標(biāo)服務(wù)器。在請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)的過程中，以避免客戶端IP地址被網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商封禁。（2）IP地址篩選和測(cè)試IP地址篩選和測(cè)試是IP代理池的關(guān)鍵步驟之一。在這一步驟中，需要對(duì)采集到的IP地址進(jìn)行篩選和測(cè)試。第3章系統(tǒng)分析3.1構(gòu)架概述3.1.1功能模塊分析根據(jù)需求調(diào)研結(jié)果確定本系統(tǒng)主要包括以下功能模塊，系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)是指在滿足系統(tǒng)需求和質(zhì)量要求的前提下，根據(jù)系統(tǒng)功能和性能特點(diǎn)，將系統(tǒng)劃分為若干個(gè)相互獨(dú)立、層次分明的組件，并建立這些組件之間的協(xié)作和交互關(guān)系的過程，如圖3.1所示，可以將電商用戶評(píng)論情感分析系統(tǒng)劃分為以下幾個(gè)組件，如圖3.1所示。圖3.1功能模塊圖圖片來源：自制（1）數(shù)據(jù)采集組件：用于采集和整合電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，包括電商用戶評(píng)論基本信息、評(píng)論、用戶評(píng)分等，并支持快速的數(shù)據(jù)讀寫和查詢操作。（2）數(shù)據(jù)處理組件：用于對(duì)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和可視化，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、數(shù)據(jù)建模等。（3）數(shù)據(jù)模型組件：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于對(duì)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，訓(xùn)練和調(diào)參，并對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行保存。3.1.2非功能模塊分析對(duì)于基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析以及可視化，可靠性是非常重要的需求，以下是系統(tǒng)可靠性方面的需求。數(shù)據(jù)采集可靠性：系統(tǒng)應(yīng)確保Scrapy爬蟲程序的穩(wěn)定性和魯棒性，避免因采集異?；虺绦虮罎⒌仍?qū)е聰?shù)據(jù)丟失或采集失敗。數(shù)據(jù)預(yù)處理可靠性：系統(tǒng)應(yīng)確保數(shù)據(jù)清洗和去重的準(zhǔn)確性和可靠性，避免因數(shù)據(jù)清洗錯(cuò)誤或去重失效等原因?qū)е聰?shù)據(jù)質(zhì)量下降。情感分析可靠性：系統(tǒng)應(yīng)確保情感分析和挖掘工具的正確性和可靠性，避免因分析算法失效或情感分析錯(cuò)誤等原因?qū)е路治鼋Y(jié)果不準(zhǔn)確或不可靠。數(shù)據(jù)可視化可靠性：系統(tǒng)應(yīng)確?？梢暬ぞ叩姆€(wěn)定性和可靠性，避免因圖表繪制錯(cuò)誤或數(shù)據(jù)展示不完整等原因?qū)е陆Y(jié)果不直觀或不可靠。模型訓(xùn)練可靠性：應(yīng)確保訓(xùn)練過程和結(jié)果的正確性、可靠性，并提供必要的數(shù)據(jù)驗(yàn)證和結(jié)果解釋，避免因分析結(jié)果錯(cuò)誤或應(yīng)用失誤等原因?qū)е聵I(yè)務(wù)決策錯(cuò)誤或影響業(yè)務(wù)效果。為了保證系統(tǒng)的可靠性，采用Scrapy爬蟲框架、IP代理池化架構(gòu)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)，確保數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性。使用Pytorch框架對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行驗(yàn)證和測(cè)試，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。使用可靠的可視化工具，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和解釋，確保分析結(jié)果的可靠性和直觀性，提供數(shù)據(jù)驗(yàn)證和結(jié)果解釋的服務(wù)，確保用戶對(duì)分析結(jié)果的理解和應(yīng)用正確性。3.2系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境3.2.1硬件環(huán)境根據(jù)系統(tǒng)規(guī)模和需求，可選用高性能服務(wù)器或者云服務(wù)器作為系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境的硬件基礎(chǔ)。建議選用至少具備4核CPU、16GB內(nèi)存和1TB存儲(chǔ)空間的服務(wù)器或者云服務(wù)器，高性能顯卡。處理器：Intel(R)Core(TM)i7-7700KCPU@4.20GHz4.20GHz；機(jī)帶RAM：32.0GB；顯卡型號(hào)：NVIDIAGeForceGTX10606GB；系統(tǒng)類型：Windows1164位操作系統(tǒng)，基于x64的處理器；3.2.2軟件環(huán)境系統(tǒng)軟件環(huán)境的軟件環(huán)境主要包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和Python庫等。本軟件環(huán)境選擇Windows11作為操作系統(tǒng)，MySQL5.7作為數(shù)據(jù)庫，Anaconda3（Python3.8）及以上版本作為編程語言，并安裝相關(guān)的第三方Python庫，如Scrapy、Pandas、Numpy、Jieba、WordCloud等。在商品評(píng)論情感分析與可視化系統(tǒng)的開發(fā)中，選擇Python作為編程語言，并使用PyCharm作為代碼編輯器的原因。其中提到了PyCharm對(duì)Scrapy、Pytorch框架的集成比較完善，自帶這兩個(gè)框架，只需要下載并使用PyCharm專業(yè)版即可使用。使用成熟的集成開發(fā)環(huán)境可以極大限度地減少冗余步驟，提高開發(fā)效率。對(duì)于想要了解或使用PyCharm進(jìn)行Python開發(fā)的用戶來說，這段文字提供了一些有用的信息。它強(qiáng)調(diào)了PyCharm作為一個(gè)成熟的集成開發(fā)環(huán)境，在支持Scrapy、Pytorch等框架方面的優(yōu)勢(shì)，以及使用它可以減少冗余步驟、提高開發(fā)效率的好處。3.3系統(tǒng)可行性分析3.3.1技術(shù)性分析在基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析以及可視化，性能是一個(gè)重要的需求。以下是技術(shù)性能方面的要求：（1）數(shù)據(jù)采集速度要求：爬蟲程序應(yīng)具有高效的數(shù)據(jù)采集速度，盡可能快地抓取到評(píng)論數(shù)據(jù)，并保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理速度要求：數(shù)據(jù)預(yù)處理過程應(yīng)具有高效的速度和低延遲，確保數(shù)據(jù)清洗和去重的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。（3）情感分析速度要求：情感分析和挖掘過程應(yīng)具有高效的速度和低延遲，能夠快速生成準(zhǔn)確可靠的分析結(jié)果。（4）數(shù)據(jù)可視化速度要求：數(shù)據(jù)可視化過程應(yīng)具有高效的速度和低延遲，能夠快速繪制出直觀清晰的圖表和可視化結(jié)果。（5）訓(xùn)練模型處理能力要求：系統(tǒng)應(yīng)具有較高的并發(fā)處理能力，能夠同時(shí)處理多個(gè)用戶的請(qǐng)求，并保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。為了滿足以上性能要求，可以采取以下措施：（1）采用高效的爬蟲框架和多線程爬蟲程序，提高數(shù)據(jù)采集的速度和效率。（2）采用高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)清洗和去重的速度和效率。（3）選擇高效的情感分析和挖掘工具，并對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和測(cè)試，提高分析速度和效率。（4）使用高效的可視化工具和圖表庫，并對(duì)圖表進(jìn)行優(yōu)化和壓縮，提高可視化的速度和效率。（5）采用高效的服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫，提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力和數(shù)據(jù)訪問速度。同時(shí)，可以采用緩存技術(shù)和負(fù)載均衡技術(shù)，提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。3.3.2安全性分析在基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析以及可視化中，安全性是一個(gè)重要的需求，以下是系統(tǒng)安全性方面的要求：數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的要求非常重要，它們構(gòu)成了一個(gè)全面的安全框架，可以確保系統(tǒng)的完整性和用戶數(shù)據(jù)的保密性。以下是對(duì)這些要求的簡(jiǎn)要解讀和應(yīng)對(duì)策略：（1）數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求：系統(tǒng)必須采用嚴(yán)格的隱私保護(hù)措施，確保用戶數(shù)據(jù)不被未經(jīng)授權(quán)的人員訪問。這包括使用加密技術(shù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，實(shí)施身份驗(yàn)證機(jī)制以驗(yàn)證用戶身份，以及采用訪問控制技術(shù)來限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。（2）數(shù)據(jù)傳輸加密要求：為了防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被竊取或篡改，系統(tǒng)應(yīng)采用加密技術(shù)來確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?。這可以通過使用SSL/TLS等安全協(xié)議來實(shí)現(xiàn)，以確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中得到加密保護(hù)。（3）數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)要求：系統(tǒng)應(yīng)定期備份用戶數(shù)據(jù)，以防止數(shù)據(jù)丟失或意外情況發(fā)生。同時(shí)，還需要建立可靠的數(shù)據(jù)恢復(fù)機(jī)制，以便在必要時(shí)能夠迅速恢復(fù)數(shù)據(jù)，確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性。（4）系統(tǒng)安全防護(hù)要求：系統(tǒng)應(yīng)采取多種安全防護(hù)措施來抵御外部攻擊和病毒入侵。這包括部署防火墻來過濾惡意流量，實(shí)施入侵檢測(cè)系統(tǒng)以實(shí)時(shí)監(jiān)控異常行為，以及使用防病毒軟件來預(yù)防和清除病毒感染。（5）系統(tǒng)審計(jì)和日志記錄要求：為了監(jiān)控和分析系統(tǒng)的運(yùn)行情況，系統(tǒng)應(yīng)記錄用戶操作和系統(tǒng)行為的審計(jì)日志。這些日志可以幫助管理員及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常行為和安全威脅，從而采取相應(yīng)的措施來應(yīng)對(duì)潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。。第4章系統(tǒng)設(shè)計(jì)4.1設(shè)計(jì)思想和原則4.1.1設(shè)計(jì)思想在設(shè)計(jì)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析系統(tǒng)的架構(gòu)時(shí)，確實(shí)需要考慮您提到的這些關(guān)鍵方面：系統(tǒng)的可擴(kuò)展性：采用微服務(wù)架構(gòu)，將系統(tǒng)劃分為多個(gè)獨(dú)立的、可擴(kuò)展的服務(wù)。每個(gè)服務(wù)都可以獨(dú)立部署、升級(jí)和擴(kuò)展，從而提高系統(tǒng)的整體可擴(kuò)展性。利用容器化技術(shù)實(shí)現(xiàn)服務(wù)的快速部署和橫向擴(kuò)展。通過增加服務(wù)器數(shù)量或調(diào)整容器資源分配，可以輕松提高系統(tǒng)的并發(fā)性和處理能力。系統(tǒng)的高可用性：引入負(fù)載均衡器，將請(qǐng)求分發(fā)到多個(gè)服務(wù)器上，避免單點(diǎn)故障。當(dāng)某個(gè)服務(wù)器發(fā)生故障時(shí)，負(fù)載均衡器可以將其從服務(wù)池中移除，確保系統(tǒng)的持續(xù)可用。實(shí)現(xiàn)服務(wù)的自動(dòng)故障切換和恢復(fù)功能。通過監(jiān)控和容災(zāi)機(jī)制，當(dāng)某個(gè)服務(wù)出現(xiàn)故障時(shí)，可以自動(dòng)切換到備用服務(wù)或進(jìn)行故障恢復(fù)，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。系統(tǒng)安全：加強(qiáng)用戶身份驗(yàn)證和訪問控制，確保只有授權(quán)用戶可以訪問系統(tǒng)和數(shù)據(jù)。采用強(qiáng)密碼策略、多因素認(rèn)證等安全措施，提高系統(tǒng)的安全性。對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問。使用安全的加密算法和協(xié)議，確保用戶數(shù)據(jù)的安全性。定期對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行安全漏洞掃描和修復(fù)，及時(shí)應(yīng)對(duì)潛在的安全威脅。綜上所述，設(shè)計(jì)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析系統(tǒng)的架構(gòu)時(shí)，需要綜合考慮可擴(kuò)展性、高可用性、安全性和性能優(yōu)化等方面。通過合理的架構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化措施，可以構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定、高效、安全的系統(tǒng)，為用戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。4.1.2設(shè)計(jì)原則電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析系統(tǒng)可以分為以下四個(gè)主要組件：數(shù)據(jù)收集組件：負(fù)責(zé)從電商平臺(tái)收集用戶評(píng)論數(shù)據(jù)。整合評(píng)論數(shù)據(jù)的基本信息，如用戶評(píng)分、評(píng)論內(nèi)容等。確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組件：使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫或MySQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)評(píng)論數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，以支持快速的數(shù)據(jù)讀取、寫入和查詢操作?？紤]數(shù)據(jù)的安全性和備份策略，以防止數(shù)據(jù)丟失或損壞。數(shù)據(jù)處理組件：負(fù)責(zé)對(duì)收集到的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，去除噪聲和無關(guān)信息。提取評(píng)論數(shù)據(jù)中的特征，如情感詞匯、關(guān)鍵詞等。建立數(shù)據(jù)模型，對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，以識(shí)別用戶的情感傾向和意見。用戶界面組件：提供直觀的用戶界面，支持用戶搜索、瀏覽和評(píng)分評(píng)論數(shù)據(jù)。展示情感分析結(jié)果，如情感傾向圖表、關(guān)鍵詞云圖等?？紤]用戶體驗(yàn)和交互設(shè)計(jì)，以提高系統(tǒng)的易用性和用戶滿意度。。4.2系統(tǒng)構(gòu)架設(shè)計(jì)4.2.1爬蟲架構(gòu)設(shè)計(jì)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集是整個(gè)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析的基礎(chǔ)，是從指定電商網(wǎng)站獲取商品評(píng)論相關(guān)數(shù)據(jù)。在本系統(tǒng)中，本文選取了熱點(diǎn)評(píng)論作為數(shù)據(jù)采集源，通過電商網(wǎng)站的公開API接口，實(shí)現(xiàn)對(duì)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)信息的獲取。電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集模塊的功能設(shè)計(jì)圖如圖4.1所示，設(shè)計(jì)包括以下幾個(gè)部分：1.數(shù)據(jù)獲取：使用Python的Requests庫和Scrapy框架向電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)的API接口發(fā)起請(qǐng)求，獲取電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)相關(guān)信息以及需要的URL鏈接。在請(qǐng)求中需要指定請(qǐng)求類型、請(qǐng)求參數(shù)、請(qǐng)求頭信息等。2.數(shù)據(jù)解析：使用Python的BeautifulSoup庫和JSON解析庫對(duì)從電商獲取的評(píng)論數(shù)據(jù)代碼進(jìn)行解析，提取出需要的評(píng)論相關(guān)信息。3.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：使用Python的Pandas庫將獲取到的電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)相關(guān)信息存儲(chǔ)為CSV格式的文件中，并且持久化到MySQL中，以便情感分析和可視化處理。電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)采集模塊的實(shí)現(xiàn)需要注意以下幾個(gè)方面：1.請(qǐng)求限制：電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)API接口對(duì)于請(qǐng)求有一定的限制，需要在代碼中進(jìn)行處理，以防止被封禁IP地址，并且通過代理IP作更換。2.數(shù)據(jù)異常處理：在請(qǐng)求和解析數(shù)據(jù)的過程中，會(huì)遇到一些異常情況，需要對(duì)這些異常情況進(jìn)行處理，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)的完整性。3.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)格式應(yīng)該具備一定的可讀性和可擴(kuò)展性，以便后續(xù)的情感分析和可視化處理。圖4.1爬蟲架構(gòu)設(shè)計(jì)圖圖片來源：自制4.2.2代理架構(gòu)設(shè)計(jì)為了使代理池易于使用和高效，本文通常需要實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：基本模塊分為四個(gè)模塊：采集模塊、存儲(chǔ)模塊、檢查模塊和接口模塊，如圖4.2所示。圖4.2代理架構(gòu)設(shè)計(jì)圖圖片來源：自制采集模塊需要定期到各大代理網(wǎng)站抓取代理，代理可以是免費(fèi)的公共代理，也可以是付費(fèi)代理，代理的形式是IP加端口，盡可能從不同來源抓取，盡可能抓取高隱藏代理，抓取后即可將代理存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。存儲(chǔ)模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)捕獲的代理，首先需要確保代理不重復(fù)，此外需要確定代理的可用性，并且需要?jiǎng)討B(tài)實(shí)時(shí)地處理每個(gè)代理。因此，一種更高效、更方便的存儲(chǔ)方式是使用Redis排序集。檢測(cè)模塊需要定期檢測(cè)Redis中的代理，設(shè)置一個(gè)檢測(cè)鏈接，這樣更有針對(duì)性，如果想做一個(gè)通用的代理，可以設(shè)置百度等鏈接進(jìn)行檢測(cè)。此外，需要識(shí)別每個(gè)代理的狀態(tài)，通過設(shè)置分?jǐn)?shù)標(biāo)識(shí)符，1表示可用，0表示不可用，如果可用，可以立即將其設(shè)置為1。當(dāng)分?jǐn)?shù)標(biāo)識(shí)符為0時(shí)，它將直接從數(shù)據(jù)庫中刪除。通過這個(gè)識(shí)別分?jǐn)?shù)，可以區(qū)分代理人的可用性，選擇將更有針對(duì)性。接口模塊需要使用API來提供外部服務(wù)的接口，實(shí)際上可以直接連接到數(shù)據(jù)庫來獲取，但這需要知道數(shù)據(jù)庫的連接信息，不太安全，并且需要配置連接，所以相對(duì)安全方便的方法是提供WebAPI接口，通過訪問接口可以獲取可用的代理。由于可能有多個(gè)可用代理，可以提供一個(gè)隨機(jī)返回可用代理的接口，以確保每個(gè)可用代理都可以訪問并實(shí)現(xiàn)負(fù)載平衡。4.3模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，本文探討了如何使用二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理文本數(shù)據(jù)。在以前的語言模型和文本分類任務(wù)中，本文將文本數(shù)據(jù)視為只有一維的時(shí)間序列，并自然地使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來表征這些數(shù)據(jù)。事實(shí)上也可以將文本視為一維圖像，因此可以使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來捕捉相鄰單詞之間的關(guān)聯(lián)，如圖4.3所示是電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)情緒分析的模型結(jié)構(gòu)圖。圖4.3卷積模型設(shè)計(jì)圖圖片來源：自制4.3.1詞向量使用CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）處理自然語言的一種常見做法。首先，將句子劃分為單詞或詞組，然后通過word2vec、GloVe等詞嵌入技術(shù)將每個(gè)單詞映射到一個(gè)多維的單詞向量中。這樣做的主要目的是將自然語言數(shù)字化，從而便于后續(xù)的處理和分析。通過將每個(gè)單詞表示為一個(gè)向量，我們可以將整個(gè)句子或文檔表示為一個(gè)向量矩陣。在這個(gè)例子中，每個(gè)單詞被映射到一個(gè)5維的向量中（盡管實(shí)際上詞向量的維度通常要高得多），然后將這些向量連接起來形成一個(gè)6x5的二維矩陣作為CNN的初始輸入。然而，需要注意的是，不同的詞嵌入方法會(huì)對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生巨大影響。因此，NLP（自然語言處理）領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究方向是如何將自然語言映射成更好的詞向量，以捕捉單詞之間的語義關(guān)系和上下文信息。此外，雖然這個(gè)例子中使用的是簡(jiǎn)單的句子和較小的向量維度，但在實(shí)際應(yīng)用中，處理復(fù)雜的自然語言任務(wù)和大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時(shí)，可能需要更高級(jí)的技術(shù)和更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)。如圖4.4所示。圖4.4詞向量模型示意圖圖片來源：自制4.3.2卷積CNN經(jīng)常提到一個(gè)單詞卷積。在圖4.5中，由暗紅色矩陣和淺紅色矩陣構(gòu)成兩個(gè)通道。這說明在CNN中，卷積操作是通過卷積核在輸入矩陣上滑動(dòng)并進(jìn)行計(jì)算來實(shí)現(xiàn)的。而通道則是卷積核的一部分，每個(gè)通道可以獨(dú)立地進(jìn)行卷積操作，并提取輸入數(shù)據(jù)的不同特征。接著，解釋了彩色圖像中的通道概念，即R、G、B三種顏色分別代表一個(gè)通道。這說明在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，多通道的使用是自然的，因?yàn)椴噬珗D像本身就包含了多個(gè)通道的信息。然后，討論了通道在文本CNN中的作用。原始論文的作者最初引入通道是為了防止過擬合，提高模型在小數(shù)據(jù)集上的性能。然而，后來發(fā)現(xiàn)直接使用正則化效果更好。此外，多個(gè)通道允許使用不同的單詞嵌入，這可能使單詞向量更適用于當(dāng)前訓(xùn)練任務(wù)。但是，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，多通道并不能顯著提高文本CNN的分類能力。在七個(gè)數(shù)據(jù)集中的五個(gè)數(shù)據(jù)集上，單通道textCNN的性能優(yōu)于多通道textCNN。圖4.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖片來源：/rowry-p-15009791.html第5章系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)5.1功能結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)本章節(jié)主要展示了各功能模塊的實(shí)現(xiàn)過程，在滿足系統(tǒng)需求和質(zhì)量要求的前提下，根據(jù)系統(tǒng)功能和性能特點(diǎn)，將系統(tǒng)劃分為若干個(gè)相互獨(dú)立、層次分明的組件，并建立這些組件之間的協(xié)作和交互關(guān)系的過程。5.1.1IP代理池實(shí)現(xiàn)IP代理池是一種用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用場(chǎng)景的技術(shù)。它通過收集并維護(hù)大量的可用IP地址，供需要訪問網(wǎng)絡(luò)資源的應(yīng)用程序使用?！吭谑褂么鞩P池時(shí)，用戶可以選擇合適的代理IP，以滿足自己的需求。代理IP池可以提供大量可用的代理IP，用戶可以隨時(shí)從中獲取可用的IP，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站的訪問和爬取，同時(shí)也能夠有效地更改自己的真實(shí)IP地址。IP代理池的工作流程可以分為以下四個(gè)步驟：（1）IP地址采集IP地址采集是IP代理池的第一步。為了確保采集到的IP地址的可用性，可以使用一些技術(shù)手段，比如利用爬蟲程序從公開的代理IP網(wǎng)站上爬取IP地址，或者使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動(dòng)化測(cè)試工具驗(yàn)證采集到的IP地址是否可用等。classSanyiProxy:'''SanyiIP代理網(wǎng)站獲取IP'''defstart_sanyi(self,ip):xy=self.get_proxy_by_lxml(self.get_lxml_by_url(ip))pp=ProxyPool()forpinxy:pp.get_into_pool(p)defget_lxml_by_url(self,ip):"""獲取網(wǎng)站原始信息"""r=requests.get(ip)ifr.status_code==200:response=r.textreturnresponseelse:exit('Error:ModuleGetAgentSanyiError')defget_proxy_by_lxml(self,response):"""獲取網(wǎng)站中的IP地址"""lxml=bs(response,'html.parser')table=lxml.find('table',class_='layui-table')trs=table.find_all('tr')proxy=list()fortrintrs:tds=tr.find_all('td')iftds:proxy.append(tds[0].string.strip()+":"+tds[1].string.strip())returnproxy（2）IP地址篩選和測(cè)試IP地址篩選和測(cè)試是IP代理池的第二步。在這一步驟中，需要對(duì)采集到的IP地址進(jìn)行篩選和測(cè)試，以便篩選出可用的IP地址。classIsProxy:defstart_proxy(self):try:self.test_proxy()exceptExceptionase:print(e)time.sleep(60)deftest_proxy(self):pp=ProxyPool()ip=pp.get_out_pool()print('testip:{}'.format(ip))proxies={'http':'http://'+ip,'https':'https://'+ip,}try:kv={"User-Agent":"Mozilla/5.0Chrome/Safari/537.36"}resp=requests.get('/',headers=kv,proxies=proxies,timeout=5)ifresp.status_code==200:print("success")pp.get_into_proxy(ip)return1exceptrequests.exceptions.ProxyError:print('ProxyError')return-1exceptrequests.exceptions.ConnectTimeout:print('ConnectTimeout')return-2exceptrequests.exceptions.ReadTimeout:print('ReadTimeout')return-3exceptrequests.exceptions.ConnectionError:print('ConnectionError')return-4篩選和測(cè)試的過程包括對(duì)IP地址的端口、協(xié)議類型、響應(yīng)時(shí)間等方面進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)試，確保IP地址的可用性。（3）IP地址存儲(chǔ)IP地址存儲(chǔ)是IP代理池的第三步。在這一步驟中，需要將篩選和測(cè)試后的可用IP地址存儲(chǔ)在IP代理池中，以備后續(xù)使用。IP地址的存儲(chǔ)可以使用文件存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)等方式。classProxyPool:defconnect_to_pool(self):'''連接redis'''try:r=redis.Redis(host='',port=6379,password='')returnrexceptredis.ConnectionErrorascr:print(cr)return-1defget_into_pool(self,args):'''將IP地址存在redis'''r=self.connect_to_pool()try:r.lpush('proxypool',args)return1exceptExceptionase:return-1defget_out_pool(self):'''取出redis中的有效代理'''r=self.connect_to_pool()try:res=r.rpop('proxypool')returnres.decode()exceptExceptionase:return-1defget_into_proxy(self,args):'''在IP池中存放有效代理'''r=self.connect_to_pool()try:r.lpush('proxy',args)return1exceptExceptionase:return-1defget_out_proxy(self):'''在IP池中取出有效代理'''r=self.connect_to_pool()try:res=r.rpop('proxy')returnres.decode()exceptExceptionase:return-15.1.2數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集是整個(gè)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析的基礎(chǔ)，是從指定電商網(wǎng)站獲取商品評(píng)論相關(guān)數(shù)據(jù)。在本系統(tǒng)中，本文選取了熱點(diǎn)評(píng)論作為數(shù)據(jù)采集源，通過電商網(wǎng)站的公開API接口，實(shí)現(xiàn)對(duì)電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)信息的獲取。 1.數(shù)據(jù)獲取使用Python的Requests庫和Scrapy框架向電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)的API接口發(fā)起請(qǐng)求，獲取電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)相關(guān)信息以及需要的URL鏈接。在請(qǐng)求中需要指定請(qǐng)求類型、請(qǐng)求參數(shù)、請(qǐng)求頭信息等。classMyspiderSpider(scrapy.Spider):name="myspider"allowed_domains=[""]start_urls=[""]url_head='/comment/productPageComments.action?&productId='+Run.page_id+'&score=0&sortType=5'url_middle='&page='url_end='&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1'defstart_requests(self):foriinrange(0,Run.pages):url=self.url_head+self.url_middle+str(i)+self.url_endprint("當(dāng)前頁面：",url)yieldscrapy.Request(url=url,callback=self.parse)2.數(shù)據(jù)解析使用Python的BeautifulSoup庫和JSON解析庫對(duì)從電商獲取的評(píng)論數(shù)據(jù)代碼進(jìn)行解析，提取出需要的評(píng)論相關(guān)信息。defparse(self,response):#爬取并解析數(shù)據(jù)json_string=response.textdata=json.loads(json_string)comments=data['comments']foriinrange(len(comments)):item=JdItem()jd_nickname=comments[i]['nickname']jd_content=comments[i]['content']jd_score=comments[i]['score']jd_time=comments[i]['creationTime']#變字典item["nickname"]=jd_nicknameitem["content"]=jd_contentitem["score"]=jd_scoreitem["time"]=jd_timeyielditem3.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)使用Python的Pandas庫將獲取到的電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)相關(guān)信息存儲(chǔ)為CSV格式的文件中，并且持久化到MySQL中，以便情感分析和可視化處理。defdbHandle():'''連接數(shù)據(jù)庫'''conn=pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="",charset="utf8",database="spider",use_unicode=False)returnconndefremove_emojis(text):'''刪除數(shù)據(jù)中無效的表情符號(hào)'''returnemoji.replace_emoji(text,replace="")classJdPipeline:#數(shù)據(jù)庫執(zhí)行操作defprocess_item(self,item,spider):dbObject=dbHandle()cursor=dbObject.cursor()#插入數(shù)據(jù)庫sql="INSERTINTOjd(nickname,content,score,ctime)VALUES(%s,%s,%s,%s)"try:cursor.execute(sql,(item['nickname'],remove_emojis(item['content']),item['score'],item['time']))mit()exceptBaseExceptionase:dbObject.rollback()returnitem5.1.3數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)可視化的過程中，主要是針對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理過程中需要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，將語句轉(zhuǎn)為中文。在中文的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析，在分詞過程中，使用費(fèi)Python庫中的Jieba庫進(jìn)行分詞。1.分詞分詞時(shí)除了刪除無效的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)外，還要?jiǎng)h除部分語氣詞和數(shù)字等。#定義刪除除字母，數(shù)字，漢字以外的所有符號(hào)的函數(shù)defremove_pun(line):rule=pile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]")line=rule.sub('',line)returnline#讀取停用詞表stopwords=[line.strip()forlineinopen('data/中文停用詞庫.txt','r',encoding='utf-8').readlines()]#字符清理df_review['clean_text']=df_review['content'].map(lambdax:remove_pun(x))#結(jié)合停用詞表進(jìn)行分詞df_review['cut_text']=df_review['clean_text'].apply(lambdax:"".join(wforwinjieba.lcut(x)ifwnotinstopwords))2.文本信息統(tǒng)計(jì)文本信息統(tǒng)計(jì)實(shí)在可視化之前比做的操作，主要時(shí)用于分析文本數(shù)據(jù)的分布以及內(nèi)容的統(tǒng)計(jì)，主要結(jié)局?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分割問題。#解決中文顯示問題plt.rcParams['font.sans-serif']=['STHUPO']#解決負(fù)號(hào)顯示問題plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#畫出評(píng)論文本長(zhǎng)度分布fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,4),dpi=80)plt.xlabel('長(zhǎng)度')plt.ylabel('數(shù)量')plt.title("文本長(zhǎng)度分布")plt.tight_layout()plt.hist(df_review['content_len'],bins=10)3.詞云展示統(tǒng)計(jì)詞云統(tǒng)計(jì)主要用于數(shù)據(jù)的可視化和重要信息的展示，他是文本數(shù)據(jù)的重要展示窗口，詞云展示統(tǒng)計(jì)實(shí)在可視化之前比做的操作，主要時(shí)用于分析文本數(shù)據(jù)的分布以及內(nèi)容的統(tǒng)計(jì)，主要結(jié)局?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分割問題。#詞云展示fromwordcloudimportWordCloud,STOPWORDS,ImageColorGeneratorfromPILimportImagebackground_image=np.array(Image.open("data/wordcloud.png"))fig,ax=plt.subplots(figsize=(120,80),dpi=10)mytext=''foriinrange(len(df_review)):mytext+=df_review['content'][i]wcloud=WordCloud(scale=10,#清晰度width=240,height=160,background_color="white",stopwords=stopwords,mask=background_image)wcloud=wcloud.generate(mytext)plt.imshow(wcloud)plt.axis('off')5.2模型結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，將文本數(shù)據(jù)視為只有一維的時(shí)間序列，并自然地使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來表征這些數(shù)據(jù)。事實(shí)上也可以將文本視為一維圖像，因此可以使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來捕捉相鄰單詞之間的關(guān)聯(lián)。5.2.1Pytorch模型實(shí)現(xiàn)與卷積核進(jìn)行卷積，輸出是[一個(gè)batch中所包含的樣本數(shù),卷積核數(shù)，句子長(zhǎng)度-卷積核size+1,1]維數(shù)據(jù)。池化層根據(jù)之前說的原理，max_pool1d要取出每一個(gè)滑動(dòng)窗口生成的矩陣的最大值，因此在第二維上取最大值。去除掉一些神經(jīng)元防止過擬合，注意dropout之后x的維度依舊是[128,48]，并不是說我dropout的概率是0.5，去除了一半的神經(jīng)元維度就變成了[128,24]，而是把x中的一些神經(jīng)元的數(shù)據(jù)根據(jù)概率全部變成了0，維度依舊是[128,48]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)步驟如下：1.訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集切分df_train,df_test=train_test_split(df_review,test_size=0.2,random_state=RANDOM_SEED)df_val,df_test=train_test_split(df_test,test_size=0.5,random_state=RANDOM_SEED)df_train.shape,df_val.shape,df_test.shape2.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成torchtextTEXT=data.Field(sequential=True,lower=True,fix_length=500,tokenize=str.split)LABEL=data.LabelField(dtype=torch.float)fields=[('content',TEXT),('score',LABEL)]train_ds,val_ds,test_ds=ReviewDataset.splits(fields,train_df=df_train,val_df=df_val,test_df=df_test)3.加載預(yù)訓(xùn)練詞向量pretrained_name='sgns.sogou.word'#預(yù)訓(xùn)練詞向量文件名pretrained_path='model/'#預(yù)訓(xùn)練詞向量存放路徑vectors=torchtext.vocab.Vectors(name=pretrained_name,cache=pretrained_path)4.構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在模型構(gòu)建時(shí)需要定義如下概念：通道數(shù)，也就是一篇文章一個(gè)樣本只相當(dāng)于一個(gè)featuremap；嵌入層加載預(yù)訓(xùn)練詞向量；x維度[句子長(zhǎng)度,一個(gè)batch中所包含的樣本數(shù)]，例如[3451,128]，經(jīng)過嵌入層之后x的維度，[句子長(zhǎng)度,一個(gè)batch中所包含的樣本數(shù),詞向量維度]，例如[3451,128,300]。classTextCNN(nn.Module):def__init__(self,class_num,#最后輸出的種類數(shù)filter_sizes,#卷積核的長(zhǎng)也就是滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)filter_num,#卷積核的數(shù)量vocabulary_size,#詞表的大小embedding_dimension,#詞向量的維度vectors,#詞向量dropout):#dropout率super(TextCNN,self).__init__()#繼承nn.Modulechanel_num=1self.embedding=nn.Embedding(vocabulary_size,embedding_dimension)#嵌入層self.embedding=self.embedding.from_pretrained(vectors)self.convs=nn.ModuleList([nn.Conv2d(chanel_num,filter_num,(fsz,embedding_dimension))forfszinfilter_sizes])#卷積層self.dropout=nn.Dropout(dropout)#dropoutself.fc=nn.Linear(len(filter_sizes)*filter_num,class_num)#全連接層defforward(self,x):x=self.embedding(x)x=x.unsqueeze(1)x=[conv(x)forconvinself.convs]x=[sub_x.squeeze(3)forsub_xinx]x=[F.relu(sub_x)forsub_xinx]#ReLU激活函數(shù)激活，不改變x維度x=[F.max_pool1d(sub_x,sub_x.size(2))forsub_xinx]x=[sub_x.squeeze(2)forsub_xinx]x=torch.cat(x,1)#進(jìn)行拼接x=self.dropout(x)logits=self.fc(x)#全接連層returnlogits5.2.2Pytorch模型訓(xùn)練定義模型訓(xùn)練函數(shù)，將梯度初始化為0，每個(gè)batch都是獨(dú)立訓(xùn)練地，因?yàn)槊坑?xùn)練一個(gè)batch都需要將梯度歸零，計(jì)算損失函數(shù)采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，每訓(xùn)練多少步計(jì)算一次準(zhǔn)確率，logits是[128,10],torch.max(logits,1)也就是選出第一維中概率最大的值，輸出為[128,1],torch.max(logits,1)[1]相當(dāng)于把每一個(gè)樣本的預(yù)測(cè)輸出取出來，然后通過view(target.size())平鋪成和target一樣的size(128,),然后把與target中相同的求和，統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)正確的數(shù)量。梯度下降優(yōu)化器，采用Adam。deftrain(train_iter,dev_iter,model):iftorch.cuda.is_available():#判斷是否有GPUmodel.cuda()optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate)steps=0best_acc=0last_step=0model.train()forepochinrange(1,epochs+1):forbatchintrain_iter:feature,target=batch.content,batch.score#print(target.numpy())iftorch.cuda.is_available():feature,target=feature.cuda(),target.cuda()optimizer.zero_grad()logits=model(feature)loss=F.cross_entropy(logits,target.to(64))l