python爬虫项目（一百七十八）：爬取餐饮点评网站餐厅评论，并进行情感分析

于 2024-10-11 16:21:41 发布
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文章标签： python 爬虫 人工智能 信息可视化 开发语言 数据分析 爬取餐饮点评网站餐厅评论
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_68036862/article/details/142857096

引言

随着互联网的普及和社交媒体的迅速发展，越来越多的人通过在线平台分享他们的用餐体验。餐饮点评网站，如大众点评、Yelp、美团等，成为了人们选择餐厅的重要参考。通过分析这些网站的评论，我们可以获取消费者对餐厅的真实反馈，从而洞察市场趋势和消费者偏好。

本文将详细介绍如何抓取餐饮点评网站的餐厅评论，并进行情感分析。我们将重点讨论爬虫的实现部分，使用最新的技术和工具，提供详细的代码示例，帮助读者了解如何从数据抓取到分析的完整流程。

目录

引言

文章结构

1. 背景介绍

2. 数据来源与技术选型

2.1 数据来源

2.2 技术选型

3. 爬虫部分

3.1 爬虫框架选择

3.2 实现细节

3.2.1 项目结构

3.2.2 定义Item

3.2.3 编写爬虫

3.2.4 数据存储

3.3 运行爬虫

4. 数据清洗与处理

5. 情感分析

5.1 使用NLTK进行情感分析

5.2 使用Transformers进行情感分析

6. 可视化

6.1 情感分布可视化

6.2 餐厅评分与情感得分关系

7. 结论与未来展望

7.1 结论

7.2 未来展望

8. 附录

8.1 参考文献

8.2 完整代码示例

结束语

1. 背景介绍

在餐饮行业，消费者的评论可以为潜在顾客提供真实的用餐体验，同时也为餐厅提供改进服务的机会。分析这些评论的数据，可以帮助我们了解消费者对不同餐厅的情感态度，包括满意度、推荐意愿等。通过情感分析，我们可以揭示评论中潜在的情感倾向，识别出影响顾客满意度的关键因素。

2. 数据来源与技术选型

2.1 数据来源

本文选择以某餐饮点评网站（如大众点评、Yelp等）作为数据源，抓取其餐厅评论数据。我们关注的数据包括：

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基于深度学习YOLOv12的足球运动员检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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基于深度学习YOLOv11的足球运动员检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv11算法的足球运动员检测系统，能够实时检测足球场上的运动员、守门员、裁判及足球目标。系统采用YOLOv11模型进行目标检测，并基于PyTorch框架完成训练与部署。共4类目标（足球、守门员、球员、裁判）。系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。
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基于深度学习YOLOv12的密集行人识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文设计并实现了一种基于YOLOv12深度学习模型的密集行人识别检测系统，结合YOLO数据集与用户友好的UI界面，构建了一套完整的行人检测解决方案。系统采用Python开发，包含登录注册功能，并基于YOLOv12算法优化了密集场景下的检测精度与速度。实验数据包含训练集（7200张图像）和验证集（1800张图像）。
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本文基于YOLOv11深度学习算法，设计并实现了一套密集行人识别检测系统。该系统采用YOLO数据集进行训练与验证，其中训练集包含7200张图像，验证集包含1800张图像，目标类别为行人（person）。系统整合了用户友好的UI界面，支持登录注册功能，提升了交互体验。通过优化YOLOv11模型在密集场景下的检测性能，系统能够高效、准确地识别复杂环境中的行人目标。实验结果表明，该系统在准确率和实时性上均表现优异，适用于安防监控、人流统计等实际应用场景。本文提供了完整的Python项目源码、预训练模型及详细实现方
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基于深度学习YOLOv12的杂草识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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基于深度学习YOLOv11的杂草识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文基于YOLOv11深度学习框架，设计并实现了一套高效的杂草识别检测系统，旨在解决农业领域中杂草精准识别的实际问题。系统采用改进的YOLOv11算法，结合包含12类杂草（如eclipta、ipomoea等）的数据集（训练集2796张、验证集523张）。系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验表明，模型在验证集上达到较高精度（mAP@0.5为95%），显著优于传统方法。本研究为智慧农业中的杂草管理提供了自动化解决方案，代码与模型均已开源。
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基于深度学习YOLOv12的苹果成熟度识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的苹果成熟度识别检测系统，该系统能够高效准确地识别苹果的成熟度等级（包括20%、50%、75%、100%成熟及腐烂状态）。系统采用YOLOv12目标检测算法，结合自定义的YOLO格式数据集（包含训练集2144张、验证集359张和测试集225张图像），实现了高精度的成熟度分类。此外，系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。
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基于深度学习YOLOv11的苹果成熟度识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文基于YOLOv11深度学习框架，开发了一套苹果成熟度识别检测系统，能够高效准确地识别苹果的成熟度等级（20%成熟、50%成熟、75%成熟、100%成熟）及腐烂状态。系统采用的YOLO格式数据集，包含训练集（2144张）、验证集（359张）和测试集（225张），共5类目标（'20-_ripeness', '50-_ripeness', '75-_ripeness', '100-_ripeness', 'rotten_apple'）。通过优化模型结构和训练策略，YOLOv11在测试集上实现了高精度检测（mA
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基于深度学习YOLOv12的轴承缺陷识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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轴承作为机械设备中的关键部件，其健康状态直接影响设备的运行效率与安全性。传统轴承缺陷检测方法依赖人工检查，存在效率低、主观性强等问题。为此，本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的轴承缺陷识别检测系统，能够高效、准确地识别轴承表面缺陷。系统采用改进的YOLOv12目标检测算法，结合包含4类缺陷（凹槽、凹陷、擦伤、划痕）的数据集进行训练，其中训练集759张、验证集326张。实验结果表明，该系统在轴承缺陷检测任务中具有较高的识别精度和鲁棒性。此外，系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能，便于实际工业场
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