python深度学习 以下是老师要求的其中的一个案例。 使用Python常用库，爬取某电影评价文本

Question

python深度学习 以下是老师要求的其中的一个案例。 使用Python常用库，爬取某电影评价文本、评价得分，进行预处理，将文本分解为字符序列或单词序列，利用one-hot 编码或词嵌入技术，生成字符或词序列的低维向量表征。 我现在爬取完了一些评论（照着网上爬的，我也不知道怎么爬，没学） 以字符串形式存储在了一个列表里面。然后我要怎么做？做什么词云图吗？还是折线图什么的？ 用网上做词云图的方法可以吗？（后面那一段文字我看不懂，还没学）

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

首先，我们需要对爬取到的电影评论文本进行预处理，包括去除停用词、标点符号、数字等，并将文本分解为单词序列。可以使用Python常用库如nltk、re等来完成这一步骤。接下来，可以使用one-hot编码或词嵌入技术对单词序列进行向量化，生成低维向量表征。 关于词云图，是一种可视化的方式展示文本数据中词频的图表。通过词云图，我们可以直观地看到哪些词在评论中出现频率较高。你可以使用Python中的wordcloud库来生成词云图。以下是生成词云图的一个简单示例代码：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
text = " ".join(comments_list)  # 将评论列表转换为文本字符串
wordcloud = WordCloud(background_color="white").generate(text)
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

这段代码将列表中的评论文本拼接成一个字符串，并基于这些评论文本生成词云图。你可以根据实际情况调整词云图的参数以及样式。希望这能帮到你。