本研究设计并实现了一个基于长短期记忆网络的电影评论情感分析系统。该系统利用LSTM的时序数据处理能力，有效捕捉电影评论中的情感倾向和语义信息，实现了对评论情感的准确分类。通过构建深度学习模型，系统能够处理大量文本数据，自动识别并标注评论的情感极性，为电影制作方、观众和研究者提供了有力的情感分析工具。

此外，系统还集成了评分预测功能，通过综合考虑多种影响因素，实现对电影评分的准确预测。数据可视化面板的引入使得用户可以直观地查看和分析情感分布、评分趋势等多维度信息。整体而言，该系统在情感分析和评分预测方面表现出色，具有较高的实用价值和广泛的应用前景，为电影行业和相关领域的深入研究提供了新的技术支持和数据参考。

数据可视化功能：使用ECharts、Vue、BootStrap等前端技术，对数据分析结果进行了可视化展示，以图表等可视化方式将数据展示，方便了用户分析和观察。系统功能模块图如图3-1所示。