“差”、“辣鸡”、“划痕”、“质量”、“粘”、“不正”可能反映了商品质量出现了问题，比如出现了划痕，因为天气热所以口红有点融化，颜色不正等现象。
“包装”、“礼袋”可能是部分消费者不满意口红的包装。“客服”可能是消费者对于客服的服务不太满意，可能是服务态度不好或者是没有解决自己的问题。
负面评论lda主题词
接下来可以将LDA模型的训练结果可视化，更方便我们去分析：
# 可视化模型训练结果import pyLDAvisimport gensimimport pyLDAvis.gensimvis = pyLDAvis.gensim.prepare(pos_lda,pos_corpus,pos_dict)#vis = pyLDAvis.gensim.prepare(neg_lda,neg_corpus,neg_dict)# 需要的三个参数都可以从硬盘读取的，前面已经存储下来了# 在浏览器中心打开一个界面pyLDAvis.show(vis)# 在notebook的output cell中显示#pyLDAvis.display(vis)正面评论lda模型输出的某主题
负面评论lda模型输出的某主题
经过几天不眠不休的努力，熬秃了头发，综合了各种因素，我终于下定决心买了支迪奥某色号的口红送给女朋友，她收到礼物果然十分开心。看来数据分析真的很重要啊！
后续我会继续更新数据分析相关的文章，欢迎关注。本文出现的数据集和素材都可以私信我领取，有什么问题也可以私信问我，大家一起在数据分析的道路上成长。
七夕节到了，祝愿大家节日快乐！祝有情人终成眷属！祝单身的朋友们早日找到自己的幸福！
