数据集

阈值设定：定义了好评、中评、差评的阈值，分别为 0.8 和 0.3。
数据读取：使用 pandas 读取 CSV 文件，同时对可能出现的文件读取错误进行异常处理。
情感分析：定义 get_sentiment 函数，利用 SnowNLP 计算每条评论的情感得分，然后去除得分缺失的行。
评论划分：根据设定的阈值将评论划分为正评、中评和负评。
词云生成函数：定义 generate_wordcloud 函数，把分词结果合并成一个字符串，使用 WordCloud 生成词云图，并保存到指定路径。
结果保存：分别生成正评、中评和负评的词云图，并保存到 D:\桌面\结果 目录下。

Threshold Setting: Define the thresholds for positive, neutral and negative reviews, which are 0.8 and 0.3 respectively.
Data Reading: Read CSV files using pandas, with exception handling for potential file reading errors.
Sentiment Analysis: Define the `get_sentiment` function, which uses SnowNLP to calculate the sentiment score of each review, then remove rows with missing scores.
Review Classification: Classify reviews into positive, neutral and negative categories based on the preset thresholds.
Word Cloud Generation Function: Define the `generate_wordcloud` function, which merges word segmentation results into a single string, generates word cloud images using WordCloud, and saves them to the specified path.
Result Saving: Generate word cloud images for positive, neutral and negative reviews respectively, and save them to the directory `D:DesktopResults`.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集用于情感分析任务，包含评论数据，通过设定阈值将评论划分为正评、中评和差评，并生成词云图。数据文件为'论文数据合集_预处理结果.csv'，大小为5.94MB，上传于2025年4月9日。