ChatGPT 与 Python 进行观影评论分析词云图

原创已于 2024-02-19 17:00:25 修改 · 258 阅读

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#python #开发语言 #chatgpt #oneapi #数据分析 #云计算 #程序人生

于 2023-08-16 17:39:21 首次发布

本文介绍了使用Python和ChatGPT技术抓取并分析电影《孤注一掷》的评论，通过分词和词频统计生成词云图，展示了如何利用编程工具进行影视作品的舆情分析。

最近热映《孤注一掷》上映后观影效果非常好。我们一起来看下这部电影的评论分析。

这里面提到很多关键词，代表了这部作品的效果。

这样的案例我们如何实现呢，

可以用ChatGPT来帮我们实现。

在ChatGPT中我们进行提问。

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from collections import Counter
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import WordCloud

# 获取评论数据
def get_comments():
    comments = []
    start = 0
    while True:
        url = f'https://movie.douban.com/subject/35267224/comments?start={start}&limit=20&sort=new_score&status=P'
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        page_comments = soup.find_all('span', class_='short')
        if not page_comments:
            break
        comments.extend([comment.get_text() for comment in page_comments])
        start += 20
    return comments

# 分词并统计词频
def count_words(comments):
    stopwords = ['了', '的', '是']
    words = []
    for comment in comments:
        seg_list = jieba.cut(comment)
        for seg in seg_list:
            if seg not in stopwords:
                words.append(seg)
    word_counts = Counter(words)
    return word_counts.most_common(100)

# 生成词云图
def generate_wordcloud(word_counts):
    wordcloud = (
        WordCloud()
        .add("", word_counts, word_size_range=[20, 200])  # 调整词云图大小
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="《孤注一掷》评论词云图"))
    )
    wordcloud.render('wordcloud.html')

# 主函数
def main():
    comments = get_comments()
    word_counts = count_words(comments)
    generate_wordcloud(word_counts)

if __name__ == "__main__":
    main()

在PyCharm中进行运行就可以显示了。