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

为了实现老师要求的对电影评论文本的预处理和向量表示，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

1. 对评论文本进行预处理，包括分词、去停用词、词形还原：

# 示例评论文本数据
comments = ['Great movie, loved it!', 'Disappointing ending, waste of time.']
# 分词
tokenized_comments = [word_tokenize(comment.lower()) for comment in comments]
# 去停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_comments = [[word for word in comment if word not in stop_words] for comment in tokenized_comments]
# 词形还原
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
normalized_comments = [[lemmatizer.lemmatize(word) for word in comment] for comment in filtered_comments]
# 输出预处理后的评论文本
print(normalized_comments)

1. 使用One-Hot 编码或词嵌入技术生成向量表示：

# 使用CountVectorizer进行One-Hot编码
count_vectorizer = CountVectorizer()
vectorized_comments = count_vectorizer.fit_transform([' '.join(comment) for comment in normalized_comments])
# 输出向量化后的评论文本
print(vectorized_comments.toarray())

关于词云图和折线图，通常词云图用于展示文本数据中词频的分布，可以用来直观展示评论文本中的关键词；而折线图通常用于展示数据的趋势变化，可能并不适用于评论文本数据的展示。您可以尝试使用第三方词云图生成库，比如WordCloud库，来生成评论文本数据的词云图。如果您对可视化技术不熟悉，可以参考一些在线教程或文档来学习。 希望以上步骤能够帮助您实现老师要求的任务。祝好运！