基于Django与LSTM的酒店评论文本情感分析系统

1. 项目概述

酒店评论文本情感分析系统是一个基于Django框架和深度学习技术的毕业设计项目，旨在通过自然语言处理技术对酒店评论进行情感倾向性分析。这个系统能够自动识别评论中的情感极性（正面、负面或中性），为酒店管理者提供直观的数据支持，帮助他们快速了解客户满意度并改进服务质量。

在实际开发过程中，我选择了Django作为后端框架，主要考虑到其完善的ORM系统、内置的管理后台以及丰富的第三方库支持。前端采用Vue.js实现响应式交互，数据库使用MySQL存储评论数据和情感分析结果。整个系统采用B/S架构，便于部署和维护。

2. 系统架构设计

2.1 MVC设计模式实现

系统严格遵循MVC（Model-View-Controller）设计模式，将业务逻辑、数据展示和用户交互分离：

模型层(Model)：使用Django的ORM定义数据模型，包括用户模型(User)、评论模型(Review)和情感分析结果模型(SentimentResult)。ORM自动生成的SQL语句处理数据库操作，大大简化了数据持久化工作。

python复制class Review(models.Model):
    content = models.TextField()
    post_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    hotel = models.ForeignKey(Hotel, on_delete=models.CASCADE)
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.SET_NULL, null=True)
    
class SentimentResult(models.Model):
    review = models.OneToOneField(Review, on_delete=models.CASCADE)
    sentiment = models.CharField(max_length=10)  # positive/negative/neutral
    confidence = models.FloatField()
    keywords = models.JSONField()  # 存储情感关键词

视图层(View)：负责处理HTTP请求并返回响应。Django的视图函数接收请求，调用相应的服务处理业务逻辑，最后渲染模板或返回JSON数据。

python复制def analyze_review(request):
    if request.method == 'POST':
        form = ReviewForm(request.POST)
        if form.is_valid():
            review = form.save()
            # 调用情感分析服务
            result = sentiment_analyzer.analyze(review.content)
            SentimentResult.objects.create(
                review=review,
                sentiment=result['sentiment'],
                confidence=result['confidence'],
                keywords=result['keywords']
            )
            return JsonResponse(result)
    else:
        form = ReviewForm()
    return render(request, 'review_form.html', {'form': form})

控制器层(Controller)：在Django中，URL路由充当了控制器的角色，将不同的URL请求分发到对应的视图函数处理。

python复制urlpatterns = [
    path('review/', analyze_review, name='analyze_review'),
    path('das