4-5.项目四 人工智能+文化娱乐：电影影评情感分析-任务一 环境搭建与数据准备_第1页
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文档简介

任务一

环境搭建与数据准备项目四

人工智能+文化娱乐：电影影评情感分析《人工智能技术应用导论》12目录任务描述任务目标3任务实施4任务说明任务描述1任务描述人工智能与文本文本是人工智能理解人类思想与情感的基础机器想“读懂”文本，需要先处理和解析文本数据。文本分析本任务将引导学者搭建Python数据分析环境安装数据处理、中文分词和机器学习等核心工具任务目标2任务目标

了解数据获取的途径，例如网络爬虫、公开数据集等。

掌握本项目中各种模块的功能和使用。任务说明3软件及素材准备

推荐使用PyCharm

随堂练习学习通编程环境

实现步骤项目创建PyCharm新建Python项目：Film_Review。在此项目中新建Python文件：Sentiment_Analysis.py

软件包下载在PyCharm中安装本项目所用软件包。

代码编写实现核心模块载入、电影影评数据准备。实践要求实践要求在PyCharm中安装项目软件包，载入核心模块并掌握其功能与使用场景，完成电影影评数据准备。任务实施4核心框架

核心框架pandas：一个开源的、专门为Python编程语言设计的数据分析与操作库。它通过提供Series和DataFrame这两种直观且强大的数据结构，让数据科学家、分析师和开发者能够用简洁、高效的代码来完成从数据导入、清洗、转换、分析到可视化的整个工作流。代码详解1、PyCharm软件包安装：安装软件包pandas、jieba和scikit-learn代码详解2、模块导入（头文件导入）

代码详解pandas模块用于数据处理，并给导入模块指定一个临时的、通常更简短的别名pd。

Jieba模块Jieba是中文分词库，可将连续汉字组成的中文句子切分词语，是中文NLP任务不可或缺的预处理步骤。

Scikit-learn模块Scikit-learn是基于Python的开源机器学习库，构建于NumPy等核心科学计算库之上，提供数据集、预处理等模块工具。模块介绍：代码详解模拟数据集说明

为了教学方便，我们不直接爬取网站，而是创建一个模拟的小型数据集。在实际项目中，您可以从豆瓣、猫眼等网站爬取或使用公开数据集，读取：df=pd.read_csv('reviews.csv')。

代码详解创建数据集创建一个字典data，包含两列：review（影评文本）和label（情感标签）。

转换过程使用pd.DataFrame()将字典转换为DataFrame对象，data是我们传递给构造函数的参数，这是Pandas中核心的数据结构，类似于表格。代码详解

数据预览确认print()：打印数据预览，确保数据加载正确。项目运行与

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