前言

本人CSDN博客为“仿生程序员会梦见电子羊吗”，本文基于markdown本文书写，平台及软件为CSDN与Typora，文中图片存储地址为CSDN，故部分图片可能带有“CSDN@仿生程序员会梦见电子羊吗”的水印，属于本人原创，用于“数据挖掘与商务智能决策”的平时作业及大作业部分。

本篇内容为第十七章内容，神经网路。
为便于阅读，我将文章内容分为以下几个板块：

1. 基础知识
2. 实验内容
3. 拓展研究
4. 心得体会

其中，各板块的介绍如下：

• 基础知识
  • 包含关于本章主题的个人学习理解，总结的知识点以及值得记录的代码及运行结果。
• 实验内容
  • 这是本篇的主题实验部分，也是老师发的实验内容，在电脑上（jupyter notebook）运行成功之后导出为markdown格式。
  • 其中，主标题为每一章的小节内容
    
  • 如上图，主标题为PCA主成分分析与代码实现，次级标题为该文件内的子模块。每一个主标题下内容互不相同，也就是说，会出现两个主标题下均有相同python库引用的情况，为保证代码的完整性，在此予以保留。
  • 为表明确实是完成了课堂作业，故代码与老师给的代码大致相同，但markdown文本部分加入了自己的理解，同时，因为数据源不一定相同，运行结果和绘图也与教程相异，但实验本身是正确完整的。
  • 此外，一些老师发的相关的案（不在课程中心的实验，而是发到课程群中的案例，如 案例 航空公司客户价值分析）也会附在这一部分中。
• 拓展研究
  • 这个部分是 自己在本课题实验之外尝试的拓展内容，包括代码和知识点，也有自己的实验
• 心得体会

基础知识

实验内容

Perceptron

# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['label'] = iris.target
df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']
df.label.value_counts()

0    50
1    50
2    50
Name: label, dtype: int64

%matplotlib inline

plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], c='red', label='0')
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], c='green', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend();

​

df.head()

data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]
y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])
print(X.shape, y.shape)

(100, 2) (100,)

# 定义参数初始化函数
def initialize_parameters(dim):
    w = np.zeros(dim, dtype=np.float32)
    b = 0.0
    return w, b

# 定义sign符号函数
def sign(x, w, b):
    return np.dot(x,w)+b

# 定义感知机训练函数
def train(X_train, y_train, learning_rate):
    # 参数初始化
    w, b = initialize_parameters(X_train.shape[1])
    # 初始化误分类
    is_wrong = False
    while not is_wrong:
        wrong_count = 0
        for i in range(len(X_train)):
            X = X_train[i]
            y = y_train[i]
            # 如果存在误分类点
            # 更新参数
            # 直到没有误分类点
            if y * sign(X, w, b) <= 0:
                w = w + learning_rate*np.dot(y, X)
                b = b + learning_rate*y
                wrong_count += 1
        if wrong_count == 0:
            is_wrong = True
            print('There is no missclassification!')
        
        # 保存更新后的参数
        params = {
            'w': w,
            'b': b
        }
    return params

params = train(X, y, 0.01)

There is no missclassification!

params

{'w': array([ 0.79 , -1.007]), 'b': -1.2400000000000009}

x_points = np.linspace(4, 7, 10)
y_hat = -(params['w'][0]*x_points + params['b'])/params['w'][1]
plt.plot(x_points, y_hat)

plt.scatter(data[:50, 0], data[:50, 1], color='red', label='0')
plt.scatter(data[50:100, 0], data[50:100, 1], color='green', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()

<matplotlib.legend.Legend at 0x1bd75213f10>

​

class Perceptron:
    def __init__(self):
        pass
    
    def sign(self, x, w, b):
        return np.dot(x, w) + b
    
    def train(self, X_train, y_train, learning_rate):
        # 参数初始化
        w, b = self.initilize_with_zeros(X_train.shape[1])
        # 初始化误分类
        is_wrong = False
        while not is_wrong:
            wrong_count = 0
            for i in range(len(X_train)):
                X = X_train[i]
                y = y_train[i]
                # 如果存在误分类点
                # 更新参数
                # 直到没有误分类点
                if y * self.sign(X, w, b) <= 0:
                    w = w + learning_rate*np.dot(y, X)
                    b = b + learning_rate*y
                    wrong_count += 1
            if wrong_count == 0:
                is_wrong = True
                print('There is no missclassification!')

            # 保存更新后的参数
            params = {
                'w': w,
                'b': b
            }
        return params

Training and Testing with the Full Datasets

import numpy
# scipy.special for the sigmoid function expit()
import scipy.special
# library for plotting arrays
import matplotlib.pyplot
# ensure the plots are inside this notebook, not an external window
%matplotlib inline

# neural network class definition
class neuralNetwork:
    
    
    # initialise the neural network
    def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
        # set number of nodes in each input, hidden, output layer
        self.inodes = inputnodes
        self.hnodes = hiddennodes
        self.onodes = outputnodes
        
        # link weight matrices, wih and who
        # weights inside the arrays are w_i_j, where link is from node i to node j in the next layer
        # w11 w21
        # w12 w22 etc 
        self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.inodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
        self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))

        # learning rate
        self.lr = learningrate
        
        # activation function is the sigmoid function
        self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
        
        pass

    
    # train the neural network
    def train(self, inputs_list, targets_list):
        # convert inputs list to 2d array
        inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
        targets = numpy.array(targets_list, ndmin=2).T
        
        # calculate signals into hidden layer
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        # calculate the signals emerging from hidden layer
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # calculate signals into final output layer
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        # calculate the signals emerging from final output layer
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        # output layer error is the (target - actual)
        output_errors = targets - final_outputs
        # hidden layer error is the output_errors, split by weights, recombined at hidden nodes
        hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors) 
        
        # update the weights for the links between the hidden and output layers
        self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
        
        # update the weights for the links between the input and hidden layers
        self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
        
        pass

    
    # query the neural network
    def query(self, inputs_list):
        # convert inputs list to 2d array
        inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
        
        # calculate signals into hidden layer
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        # calculate the signals emerging from hidden layer
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # calculate signals into final output layer
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        # calculate the signals emerging from final output layer
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        return final_outputs

# number of input, hidden and output nodes
input_nodes = 784
hidden_nodes = 200
output_nodes = 10

# learning rate
learning_rate = 0.1

# create instance of neural network
n = neuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes, learning_rate)

# load the mnist training data CSV file into a list
training_data_file = open("mnist_train.csv", 'r')
training_data_list = training_data_file.readlines()
training_data_file.close()

# train the neural network

# epochs is the number of times the training data set is used for training
epochs = 5

for e in range(epochs):
    # go through all records in the training data set
    for record in training_data_list:
        # split the record by the ',' commas
        all_values = record.split(',')
        # scale and shift the inputs
        inputs = (numpy.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
        # create the target output values (all 0.01, except the desired label which is 0.99)
        targets = numpy.zeros(output_nodes) + 0.01
        # all_values[0] is the target label for this record
        targets[int(all_values[0])] = 0.99
        n.train(inputs, targets)
        pass
    pass

# load the mnist test data CSV file into a list
test_data_file = open("mnist_test.csv", 'r')
test_data_list = test_data_file.readlines()
test_data_file.close()

# test the neural network

# scorecard for how well the network performs, initially empty
scorecard = []

# go through all the records in the test data set
for record in test_data_list:
    # split the record by the ',' commas
    all_values = record.split(',')
    # correct answer is first value
    correct_label = int(all_values[0])
    # scale and shift the inputs
    inputs = (numpy.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
    # query the network
    outputs = n.query(inputs)
    # the index of the highest value corresponds to the label
    label = numpy.argmax(outputs)
    # append correct or incorrect to list
    if (label == correct_label):
        # network's answer matches correct answer, add 1 to scorecard
        scorecard.append(1)
    else:
        # network's answer doesn't match correct answer, add 0 to scorecard
        scorecard.append(0)
        pass
    
    pass

# calculate the performance score, the fraction of correct answers
scorecard_array = numpy.asarray(scorecard)
print ("performance = ", scorecard_array.sum() / scorecard_array.size)

performance =  0.9728

深度学习初窥之神经网络模型

1.神经网络模型简单代码实现

神经网络分类模型：MLPClassifier

X = [[1, 0], [5, 1], [6, 4], [4, 2], [3, 2]]
y = [0, 1, 1, 0, 0]

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp =MLPClassifier()
mlp.fit(X, y)

D:\coder\randomnumbers\venv\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py:702: ConvergenceWarning: Stochastic Optimizer: Maximum iterations (200) reached and the optimization hasn't converged yet.
  warnings.warn(

MLPClassifier()

MLPClassifier()

y_pred = mlp.predict(X)

import pandas as pd
a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame 
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y)

a

补充知识点 - 神经网络回归模型：MLPRegressor

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

model = MLPRegressor(random_state=123)  # 设置random_state随机状态参数，使得每次训练的模型都是一样的
model.fit(X, y)

print(model.predict([[5, 5]]))

[2.85598566]

2.案例实战 - 用户评论情感分析

2.1 数据读取、中文分词、文本向量化

1.数据读取

import pandas as pd
df = pd.read_excel('产品评价.xlsx')
df.head()

2.中文分词

# jieba库分词示例
import jieba
word = jieba.cut('我爱北京天安门')
for i in word:
    print(i)

Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache C:\Users\83854\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.584 seconds.
Prefix dict has been built successfully.


我
爱
北京
天安门

# 通过第2章讲的iloc获取数据表DataFrame第一行信息，0表示第一行
df.iloc[0]

客户编号                                                    1
评论      是iPhone8 XR正品，按键屏幕反应蛮快的很灵活，屏幕6.0的不算很大，刚刚好，这款面容...
评价                                                      1
Name: 0, dtype: object

# 为了循序渐进，这里先演示第一条评论的分词效果
import jieba
word = jieba.cut(df.iloc[0]['评论'])
result = ' '.join(word)
print(result)

是 iPhone8   XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代

# 遍历整张表格，对所有评论进行分词
words = []
for i, row in df.iterrows():
    word = jieba.cut(row['评论'])
    result = ' '.join(word) 
    words.append(result)

words[0:3]

['是 iPhone8   XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代',
 '外形 外观 ： 外光 非常 漂亮 ， 黑色 的 非常 大气 。 适合 男士 拥有 。 屏幕 音效 ： 刚 开机 就 下载 了 一个 QQ 音乐 试 了 一下 。   音效 还是 非常 不错 的 。 拍照 效果 ： 拍照 很 清晰 ， 照亮 你 脸上 的 痘痘 。 运行 速度 ： 运行 速度 就 不用说 了 。   一个 字快 。 待机时间 ： 待机 很 不错 。 用 一段时间 再 来 评价 。 其他 特色 ： 个人感觉 比 Ｘ 好 。   可能 是因为 上手 的 手感 比较 好 吧 ， 总之 还是 值得 入手 的',
 '从 苹果 4s ， 到 6s ， 再 到 xr ， 就是 喜欢 苹果 的 手感 和 风格 ， 视频 流畅 ， 图片 清晰 ， 纠结 了 好久 买 哪个 颜色 ， 白色 干净 ， 同事 买 的 黄色 ， 感觉 也 很 好看 ， 蓝色 ， 珊瑚 我 也 喜欢 ， 最终 还是 选择 比较 适合 女生 的 珊瑚 色 ， 实物 比 图片 更 漂亮 ， 超级 喜欢 ， 运行 速度 快 ， 全屏 显示 ， 体积小 了 ， 可 显示 区域 变得 了 ， 很棒 。']

# 如果对上面过程如果熟悉后，也可以直接写成如下的合并代码形式
words = []
for i, row in df.iterrows():
    words.append(' '.join(jieba.cut(row['评论'])))

# # iterrows()函数相关知识点，不熟悉DataFrame数据表遍历的话，可以把下面的注释取消了，看看效果
# for i, row in df.iterrows():
#     print(i)
#     print(row)

3.文本向量化

# 文本向量化CountVectorizer()函数的使用技巧：使用示例
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
test = ['手机 外观 漂亮', '手机 图片 清晰']
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(test)
X = X.toarray()

words_bag = vect.vocabulary_
print(words_bag)

{'手机': 2, '外观': 1, '漂亮': 4, '图片': 0, '清晰': 3}

# 实际应用
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(words)
X = X.toarray()
print(X)

[[0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 ...
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]]

words_bag = vect.vocabulary_
print(words_bag)

{'iphone8': 194, 'xr': 264, '正品': 2660, '按键': 2221, '屏幕': 1798, '反应': 1210, '蛮快': 3492, '灵活': 2843, '不算': 517, '很大': 1967, '刚刚': 1031, '面容': 3979, '识别': 3570, '开锁': 1915, '指纹': 2218, '方便': 2362, '内外': 941, '整体': 2341, '看起来': 3101, '美观': 3345, '整机': 2344, '很厚感': 1959, '像素': 862, '比较': 2704, '清晰': 2808, '双卡': 1201, '双待': 1203, '续航': 3301, '8plus': 143, '差价': 1823, '300': 50, '还是': 3758, '款好': 2655, '性能': 2040, '不错': 538, '处理器': 1460, '芯片': 3455, '最新': 2506, '一代': 290, '外形': 1471, '外观': 1473, '外光': 1468, '非常': 3972, '漂亮': 2832, '黑色': 4068, '大气': 1521, '适合': 3827, '男士': 2997, '拥有': 2207, '音效': 3985, '开机': 1910, '下载': 445, '一个': 280, 'qq': 234, '音乐': 3983, '一下': 276, '拍照': 2203, '效果': 2330, '照亮': 2863, '脸上': 3409, '痘痘': 3019, '运行': 3744, '速度': 3854, '不用说': 514, '字快': 1666, '待机时间': 1951, '待机': 1950, '一段时间': 354, '评价': 3566, '其他': 928, '特色': 2908, '个人感觉': 583, '可能': 1271, '是因为': 2449, '上手': 420, '手感': 2136, '总之': 2041, '值得': 841, '入手': 892, '苹果': 3464, '4s': 81, '6s': 127, '就是': 1782, '喜欢': 1367, '风格': 4013, '视频': 3537, '流畅': 2786, '图片': 1412, '纠结': 3260, '好久': 1611, '哪个': 1350, '颜色': 4011, '白色': 3029, '干净': 1862, '同事': 1292, '黄色': 4057, '感觉': 2091, '好看': 1639, '蓝色': 3483, '珊瑚': 2934, '最终': 2512, '选择': 3836, '女生': 1607, '实物': 1713, '超级': 3655, '全屏': 896, '显示': 2453, '体积小': 792, '区域': 1118, '变得': 1240, '很棒': 1975, '主要': 613, '太沉': 1562, '一倍': 296, '厚太多': 1173, '看中': 3080, '双卡双': 1202, '买回来': 639, '正经': 2668, '一天': 323, '摄像头': 2292, '可以': 1261, '挺快': 2230, '刘海': 1028, '适应': 3829, '更大': 2478, '便宜': 813, '京东': 675, '一八': 298, '降价': 3937, '红色': 3265, '妈妈': 1651, '什么': 704, '特别': 2901, '看着': 3098, '挺舒服': 2232, '界面': 3005, '舒服': 3432, '别的': 1046, '软件': 3698, '才能': 2152, '很快': 1973, '解锁': 3543, 'iphone': 189, '618': 112, '抢购': 2183, '划算': 1027, '不会': 456, '像安卓': 861, '那么': 3863, '容易': 1732, '功能': 1080, '强大': 1929, '不愧': 498, '品牌': 1338, '晒图': 2458, '供亲': 808, '欣赏': 2653, '五星': 668, '好评': 1641, '清晰度': 2809, '彩色': 1946, '各种': 1285, '技能': 2174, '色彩斑斓': 3443, '亮度': 677, '电池容量': 2986, '能力': 3398, '打游戏': 2161, '价格': 745, '优惠': 757, '而且': 3366, '12': 11, '免息': 890, '白票': 3028, '一样': 348, '个人': 582, 'a12': 147, '一如既往': 324, '杠杠': 2588, '现在': 2928, '手机': 2141, '一部分': 384, 'ios': 182, '稳定': 3180, '支持': 2309, '不用': 513, '两部': 577, '素质': 3256, '柔和': 2617, '刺眼': 1062, '目前': 3049, '最好': 2502, 'lcd': 201, '电池': 2985, '充满': 873, '电妥': 2980, '一整天': 339, '综合': 3305, '以上': 731, '不能': 524, '绝对': 3296, '市面上': 1841, '信价': 828, '最高': 2519, '打开': 2159, '一瞬间': 367, '没有': 2747, '想象': 2077, '小巧': 1768, '手中': 2129, '三星': 406, 's9': 243, '一加': 306, '搭配': 2288, '黑框': 4064, '有种': 2544, '笨笨': 3203, '亮屏': 676, '惊艳': 2066, '业界': 551, '除了': 3941, 'xs': 268, 'max': 212, '之外': 618, '任何': 750, '一家': 326, '来得': 2593, '自然': 3425, '系统': 3255, '丝滑': 555, '视网膜': 3533, '清屏': 2806, '一度': 332, '以为': 733, '这是': 3776, 'oled': 220, '色彩': 3442, '调教': 3601, '完美': 1695, '这块': 3773, '迄今为止': 3725, '方面': 2368, '确实': 3152, '缺陷': 3316, '鲜艳': 4053, '成为': 2103, '本村': 2569, '最靓': 2517, '有点': 2540, '细腻': 3271, '厚重': 1176, '旧款': 2410, '已经': 1835, '觉得': 3538, '此款': 2672, '眼睛': 3129, '不再': 463, '痒痛': 3017, '音质': 3986, '耐用': 3375, '下图': 433, '感受一下': 2087, '边框': 3719, '首先': 4019, '不得不': 490, '自营': 3426, '品质': 1340, '保障': 827, '配送': 3880, '需要': 3962, '提货': 2279, '安全': 1677, '拿到': 2213, '一手': 334, '经过': 3283, '官网': 1699, '验证': 4028, '未激活': 2562, '检查': 2635, '瑕疵': 2940, '激活': 2835, '使用': 803, '其次': 934, '顺滑': 3993, '因为': 1396, '所以': 2124, '黑边': 4069, '扎眼': 2155, '接受': 2260, '信号': 831, '地方': 1426, '出现': 1011, '问题': 3923, '通话质量': 3850, '最后': 2498, '体验': 794, '游戏': 2815, '一把': 336, '王者': 2917, '荣耀': 3470, '之前': 616, '无法': 2387, '高帧': 4036, '开打': 1908, '一盘': 363, '压力': 1168, '多么': 1478, '发热': 1222, '460': 69, '关键': 926, '做到': 849, '一充': 297, '收到': 2312, '起来': 3640, '超爽': 3654, '反应速度': 1211, '有些': 2523, '自我感觉': 3421, '还好': 3757, '看电视': 3096, '玩游戏': 2922, '过瘾': 3738, '重要': 3894, '平时': 1868, '两天': 569, '充电': 874, '一直': 364, '信赖': 837, '多部': 1493, '一次': 350, '购物': 3620, '真的': 3122, '太漂亮': 1565, '999': 145, '那种': 3868, '一点': 356, '不俗': 459, '6sp': 130, '毕竟': 2706, '三年': 404, '退休': 3808, '满意': 2822, '送过来': 3826, '两台': 566, '靠近': 3977, '提示': 2278, '需不需要': 3960, '资料': 3627, '转过': 3696, '这点': 3782, '人性化': 695, '通话记录': 3849, '迁移': 3724, '实在': 1710, '不过': 536, '应用': 1887, '自己': 3419, '来说': 2598, '完全': 1688, '够用': 1497, '整个': 2340, '裸机': 3517, '轻薄': 3709, '简单': 3231, '大方': 1516, '套上': 1592, '壳略': 1456, '笨重': 3204, '没得说': 2742, '以前': 735, '这个': 3767, '再用': 956, '照相': 2866, '没法': 2749, '相机': 3065, '性价比': 2038, '购买': 3618, '至于': 3428, '暂时': 2467, '发现': 1224, '物流': 2897, '第二天': 3214, '发票': 1227, '到达': 1058, '原彩': 1185, '很多': 1963, '基本上': 1442, '时间': 2424, '坚持': 1434, '隔天': 3951, '比官': 2698, '1000': 5, '左右': 1815, '拆封': 2192, '新机': 2358, '大约': 1525, '多月': 1487, '卡机': 1157, '自动关机': 3416, '情况': 2063, '一切顺利': 304, '顺手': 3991, '相当': 3064, '差不多': 1822, '一个多月': 284, '安卓机': 1682, '尺寸': 1788, '稍微': 3179, '厚度': 1175, '主流': 611, '旗舰': 2369, '一些': 289, '所有': 2125, '生态系统': 2945, '不光': 462, '生态': 2944, '以及': 736, '周边': 1328, '硬件': 3148, '配合': 3876, 'airpods': 153, '简直': 3233, '绝配': 3297, '太给力': 1569, '哈哈哈哈': 1343, '加油': 1089, '强子': 1931, 'plus': 228, '会员': 765, '极致': 2606, 'faceid': 167, '好用': 1638, '不像': 461, '安卓': 1679, '人脸识别': 702, '光线': 886, '还要': 3764, '几个': 981, '手电': 2149, '照着': 2867, '巡航': 1810, '出乎意料': 999, '大爱': 1522, 'shao': 245, '据说': 2255, '部分': 3871, '款项': 2657, '捐给': 2235, '慈善': 2095, '虽然': 3490, '可鱼': 1276, '熊掌': 2868, '不可': 470, '兼得': 940, '库克': 1885, '罗永浩': 3332, '收购': 2315, '估计': 776, '慌得': 2096, '一匹': 307, '星期': 2436, '中好': 590, '触屏': 3544, '敏感': 2333, '操作': 2304, '效率高': 2332, '边边': 3722, '设计': 3563, '深得人心': 2802, 'ui': 255, '开始': 1905, '要换': 3520, '时候': 2418, '换安卓机': 2245, '贫穷': 3616, '退堂鼓': 3811, '想着': 2075, '要用': 3523, '省得': 3071, '后期': 1304, '扬声器': 2166, '电影院': 2983, '是从': 2447, '七换': 390, '比七大': 2688, '一圈': 320, '超棒': 3651, '值得称赞': 842, '一流': 355, '毫无': 2711, '的话': 3043, '两充': 562, '早上': 2411, '一百': 361, '晚上': 2459, '还有': 3759, '六十': 914, '真香机': 3125, '人别': 690, '犹豫': 2912, '818': 139, '4899': 76, '128g': 15, '18': 27, '00': 0, '11': 10, '点多': 2848, '后续': 1307, 'hellip': 176, '2014': 34, '5s': 105, '2016': 35, '华为': 1138, 'v8': 257, '体会': 791, '很卡': 1957, '一年': 331, '生锈': 2951, '只是': 1256, '不行': 525, '很漂亮': 1978, '裸奔': 3516, '太滑': 1564, '外放': 1472, 'forall': 172, '范围': 3468, '头疼': 1582, '价保': 743, '成功': 2105, '机器': 2575, '立体': 3191, '完爆': 1694, '设备': 3561, '摄像': 2291, '足够': 3669, '冲着': 968, '大小': 1511, '刚好': 1033, '6p': 125, '虽宽': 3489, '秒杀': 3173, '买到': 638, '几天': 987, '有时': 2537, '差点': 1829, '其它': 932, '特意': 2903, '充才': 872, '给力': 3293, '相对': 3063, '中等': 596, '强度': 1932, '无数': 2385, '超赞': 3656, '两年': 570, '重新': 3892, '果不其然': 2609, '失望': 1579, '下载速度': 446, '辨识': 3718, '配上': 3874, '粉粉': 3246, '一句': 313, '爱不释手': 2875, '有图': 2528, '看哈': 3088, '关注': 923, '忍住': 2016, '下手': 435, '从此': 717, '告别': 1324, '到手': 1054, '挺大': 2228, '重量': 3895, '中重': 598, '后背': 1309, '玻璃': 2933, '没话说': 2762, 'ios12': 183, '太快': 1557, '十分': 1121, '符合': 3202, '预期': 3997, '同样': 1296, '超快': 3649, '质量': 3614, '合适': 1290, '分辨率': 1020, 'iphone6': 191, 'iphonexr': 196, 'ios6': 185, '外观设计': 1474, '独特': 2916, '卖家': 1153, '服务态度': 2550, '发货': 1228, '希望': 1845, '你们': 799, '越做越': 3663, '用安卓': 2961, 'htc': 178, 'lg': 205, '家里': 1730, '有个': 2522, 'ipad': 188, '决定': 969, '买个': 634, '公司': 910, '再说': 958, '担心': 2191, '没事': 2729, '高大': 4035, '突出': 3188, '美妙': 3339, '实况': 1707, '动态': 1097, '的确': 3042, '多个': 1476, '不卡': 467, '很多遍': 1966, '原以为': 1178, 'id': 180, '麻烦': 4056, '结果': 3290, '一试': 378, '理想': 2936, '跳到': 3685, '慢慢': 2099, '摸索': 2299, '一凡': 300, '采用': 3883, '只要': 1260, '知道': 3136, '厉害': 1167, '散热': 2334, '远远': 3797, '超过': 3658, '领先': 4001, '单摄': 1149, '自带': 3420, '一点点': 358, '美颜': 3348, '史上': 1277, '最强': 2505, '莫属': 3474, '想要': 2076, '出门': 1015, '真心': 3111, '推荐': 2268, '没错': 2766, '尤其': 1779, '耳机': 3381, '太保': 1542, '牛叉': 2893, 'ai': 152, '摄影': 2294, '人像': 689, '模式': 2642, '景深': 2465, '调节': 3602, '不是': 504, '有史以来': 2527, '最大': 2501, '容量': 1733, '总体': 2042, '99': 144, '活动': 2779, '4k': 80, '以内': 734, '爽歪歪': 2888, '还行': 3763, '果然': 2611, '东西': 553, '亲手': 685, '尝试': 1778, '快递': 2023, '第一次': 3209, '网上': 3317, '买手机': 641, '特价': 2900, '厚实': 1174, '用惯': 2963, '寸屏': 1742, '看上去': 3075, '上来': 421, '第二次': 3215, '商城': 1359, '安心': 1686, '不亏': 453, '骚气': 4030, '女孩子': 1603, '巴适': 1836, '种草': 3171, '今天': 706, '算是': 3238, '拔个': 2206, '公开': 911, '联通': 3389, '那个': 3862, '其实': 933, '习惯': 631, '真机': 3117, '闭眼': 3921, 'ok': 219, '发到': 1217, '省心': 3072, '原谅': 1191, '刚到': 1032, '评论': 3569, '超好': 3647, '但是': 782, '价格比': 748, '很贵': 1987, '平民': 1870, '样式': 2626, '不带': 489, '壳子': 1455, '带上': 1846, '显得': 2451, '稳重': 3183, '经典': 3277, '这种': 3784, '大屏幕': 1513, '电影': 2982, '用过': 2972, '没法用': 2750, '第一天': 3207, '到货': 1057, '惊人': 2064, '人员': 692, '态度': 2030, '不好': 484, '明显': 2430, '颗粒感': 4008, '柔顺': 2618, '般丝': 3438, '良心': 3440, '8p': 142, '看到': 3084, '有人': 2524, '对于': 1743, '贫民窟': 3615, '女孩': 1602, '买不起': 633, '果断': 2610, 'xr128g': 266, '元旦': 866, '减免': 980, '700': 131, '低调': 787, '耐看': 3377, '大家': 1509, '不堪': 477, '单手操作': 1148, '大黑': 1530, '边能': 3721, 'nice': 215, '上市': 419, '奈何': 1589, '荷包': 3472, '允许': 864, '攒钱': 2307, '许久': 3558, '终于': 3273, '买下': 632, '不负': 529, '省钱': 3074, '开心': 1907, '清凉': 2805, '太棒了': 1560, '男朋友': 2999, '情侣': 2062, '嘻嘻': 1371, '人生': 698, '两边': 576, '很强': 1971, '一款': 352, '这么': 3768, '度下': 1894, '问下': 3922, '各位': 1284, '多少': 1484, '抬起': 2188, '唤醒': 1353, '以后': 737, '怎么': 2031, '设置': 3562, '双击': 1199, '哈哈哈': 1342, '满分': 2820, '感受': 2086, '比用': 2701, '太多': 1546, '白天': 3023, '聊天': 3386, '新闻': 2360, '电视剧': 2992, '正常': 2663, '状态': 2910, '下能': 443, '送货': 3822, '送到': 3817, '16g': 24, '内存': 942, '不够': 479, '趁着': 3643, '实惠': 1711, '出手': 1008, '用个': 2955, '五年': 667, '不成问题': 500, '灯光': 2838, '人脸': 701, '出来': 1009, '区别': 1117, '要求': 3522, '太高': 1576, 'ppi': 229, '包装': 1112, '负责': 3608, '下雨': 448, '不满': 509, '太厚': 1544, '这些': 3769, '挺不错': 2226, '测试': 2788, '蜘蛛侠': 3496, '混沌': 2804, '一台': 315, '做工': 851, '精细': 3250, '色调': 3447, '简约': 3234, '上档次': 422, '前后': 1067, '面板': 3980, '相处': 3062, '原来': 1188, '一点儿': 357, '舒适': 3434, '网络': 3325, '下面': 449, '那些': 3864, '闭嘴': 3920, '这次': 3778, '多年': 1485, '产品': 672, '信任': 829, '一会儿': 293, '平和': 1864, '颗粒': 4007, '根本': 2631, '看不出来': 3077, '人眼': 700, '显微镜': 2452, '呵呵': 1330, '后悔': 1302, '看重': 3103, '小伙伴': 1763, '720p': 133, '保证': 825, '喜忧参半': 1365, '大果': 1518, '现象': 2932, '平铺': 1873, '主板': 610, '提升': 2275, '巨增': 1819, '安卓无所': 1681, '比拟': 2699, '另外': 1250, '半框': 1136, '从未见过': 714, '相比': 3066, '一颗': 385, '成像': 2104, '和谐': 1334, '不少': 487, '最爱': 2509, '3dtouch': 62, '可惜': 1264, '阉割': 3926, '7000': 132, '廉价版': 1897, '多天': 1483, '认为': 3550, '这样': 3777, '加上': 1082, '应该': 1889, '33': 55, '实体店': 1706, '出乎': 998, '意料': 2083, '没想到': 2743, '本来': 2570, '打算': 2163, '手上': 2128, 'se': 244, '换个': 2240, '再战': 952, '5g': 103, '动摇': 1098, '双十': 1200, '优惠活动': 759, '毫不犹豫': 2709, '哈哈': 1341, '小时': 1770, '头条': 1581, '网易': 3323, '上班': 424, '微信': 2001, '下班': 441, '回到': 1385, '百分之三十': 3036, '更滑': 2486, 'face': 166, '夏天': 1466, '出汗': 1010, '便利': 812, '再也': 950, '手湿': 2147, '指纹识别': 2219, '不出': 464, '尴尬': 1787, '当有': 1940, '推送': 2269, '消息': 2794, '如果': 1649, '扫描': 2165, '不到': 466, '主人': 608, '内容': 944, '当扫': 1938, '时会': 2417, '很赞': 1988, '摸摸': 2298, '回来': 1392, '当天': 1937, '正中下怀': 2658, '两个': 560, '机型': 2577, '落伍': 3479, '准备': 973, '或者': 2121, '建议': 1901, '电子产品': 2981, '每年': 2684, '淘汰': 2799, '更新': 2483, '轮到': 3697, '好多': 1628, '追加': 3805, '犹犹豫豫': 2911, '从来': 715, '行买过': 3502, '翻新': 3352, '没敢': 2746, '狠心': 2915, '隔日': 3952, '压坏': 1169, '封口': 1757, '撕开': 2302, '防伪': 3928, '后到': 1300, '全新': 898, '毫无疑问': 2712, '再来': 954, '追评': 3807, '感谢': 2093, '我省': 2115, '好几百': 1620, '一个月': 285, '正好': 2662, '安兔': 1676, '评测': 3568, '37': 59, '一小': 327, '不在意': 476, '畅快': 3003, '不卡顿': 468, '电量': 2995, '面部': 3982, '超强': 3648, '当然': 1941, '大容量': 1510, '没得': 2741, '优秀': 761, '忽略不计': 2027, '没什么': 2730, '这方面': 3775, '严重': 581, '下车': 444, '移动': 3175, '优先': 754, '影响': 1947, '两百': 575, '何乐而不为': 795, '提前': 2274, 'ps': 231, '口红': 1247, '形容': 1944, 'mac': 209, '俄罗斯': 818, '比起': 2703, '女人': 1599, '魅力': 4051, '总结': 2048, '老婆': 3359, '礼物': 3162, '昨天晚上': 2444, '中午': 586, '初步': 1039, '没试': 2760, '一会': 292, '打个': 2156, '试一下': 3571, '现用': 2931, '排列': 2258, '458ppi': 68, '数量': 2339, '一半': 311, '458': 67, 'sqrt': 247, '324ppi': 54, '全红': 901, '蓝图': 3481, '解析度': 3540, '3d': 61, 'touch': 250, '新手机': 2356, '质感': 3613, '一致': 375, '两块': 568, '清楚': 2810, '反正': 1213, '网速': 3329, '有时候': 2538, '无限大': 2401, '无边': 2399, '随意': 3947, '破损': 3145, '64': 116, 'app': 156, '卡顿': 1162, '闪屏': 3918, '闪退': 3919, '备用机': 1464, '价格便宜': 746, '颜值': 4010, '不高': 540, '大半个': 1501, '国行': 1408, '表扬': 3509, '电池电量': 2987, '升级': 1130, '档次': 2632, '素雅': 3257, '忽略': 2026, '仿生': 752, '屏幕显示': 1799, '完好': 1692, '快速': 2024, '小哥': 1764, '服务': 2549, '每次': 2686, '送货上门': 3823, '下次': 439, '一定': 325, '回购': 1395, '一周': 319, 'ip6': 186, '换过来': 2253, '舒畅': 3433, 'or': 222, '尽责': 1790, '不吃': 472, '好吃': 1623, '过来': 3736, '东东': 552, '考试': 3364, '烧烤': 2856, '买来': 643, '恼火': 2058, '扫扫脑': 2164, '灵敏': 2841, '不太': 481, '下方': 437, '太香': 1575, '要是': 3521, '朋友': 2548, '升级版': 1131, '骚黄': 4031, '炒鸡': 2844, 'xsmax': 270, '就行': 1785, '护眼': 2184, '最省': 2511, '爆表': 2874, '最长': 2516, '老公': 3356, '送达': 3825, '辛苦': 3716, '10': 3, '送来': 3819, '我们': 2108, '有空': 2545, '无线': 2390, '赶上': 3634, '基本': 1440, '越来越': 3664, '晒个': 2457, '亲们': 681, '参考': 1195, '动图': 1095, '由于': 2974, '厚些': 1172, '72h': 134, '月份': 2520, '第二台': 3213, '毛病': 2708, '散退': 2335, '持久': 2216, '机身': 2582, '是不是': 2446, '貌美': 3606, '下单': 430, '下午': 429, '半电': 1137, '常用软件': 1860, '登陆': 3022, '账号': 3609, '35': 56, '行货': 3504, '官网查': 1700, '不想': 497, '真品': 3108, '为了': 600, '娱乐': 1659, '害怕': 1725, '放心': 2324, '只能': 1259, '表达': 3513, '心中': 2002, '喜悦': 1366, '真香': 3124, '质保': 3612, '全国': 895, '联保': 3387, '365': 58, '5000': 85, 'xsm': 269, '不发': 469, '这款': 3779, '之后': 617, '平台': 1863, '奶奶': 1609, '老人家': 3355, '号码': 1278, '先行': 880, '把玩': 2175, '显示屏': 2455, 'apple': 157, '专门': 548, '全面': 905, '优化': 756, '液态': 2798, '其余': 931, '差距': 1831, '无伤大雅': 2372, '老人': 3354, 'watch': 259, '作为': 797, 'product': 230, 'red': 237, 'oppo': 221, 'r9s': 235, '新年': 2354, '要好看': 3519, '安装': 1687, '那款': 3867, '原装': 1190, '透明': 3839, '顺便': 3989, '最贵': 2513, '安上': 1674, '原本': 1187, '表现': 3511, '5098': 86, '经用': 3282, '频繁': 4006, '二天': 657, '一冲': 299, '6plus': 126, '一种': 369, '圆润': 1415, '看过': 3102, '当时': 1939, '真正': 3119, '留意到': 3010, '能够': 3400, '避免': 3860, '误触': 3585, '安全感': 1678, '视力': 3532, '友好': 1198, '声音': 1453, '立体感': 3193, '三分': 397, '七分': 387, '学学': 1669, '修图': 838, '比安卓': 2695, '很多双': 1964, '摄三摄': 2290, '点拔': 2849, '剩余': 1071, '65': 120, '然后': 2861, '中度': 591, '凌晨': 978, '居然': 1793, '出门在外': 1016, '提心吊胆': 2277, '离不开': 3167, '不如': 485, '也许': 630, '办法': 1074, '来讲': 2596, '轻盈': 3707, '唯一': 1356, '电话': 2993, '进来': 3792, '确定': 3151, '触感': 3545, '大够': 1506, '能耐': 3404, '保修': 820, '可靠': 1275, '拍摄': 2202, '7p': 135, '展现': 1804, '真实': 3110, '在意': 1421, '好几个': 1618, '完美无瑕': 1696, '一切': 302, '0k': 2, '画面': 3002, '拍得': 2200, '照片': 2865, '翻书': 3351, '似的': 779, '超长': 3659, 's10': 240, '皇好': 3044, '一般': 376, '很值': 1956, '就行了': 1786, '满电': 2827, '过去': 3728, '奈斯': 1590, '送人': 3816, '据悉': 2254, '加大': 1086, 'ios13': 184, '暗黑': 2471, '更加': 2476, '酷炫': 3882, 'jd': 199, '神速': 3166, '派送': 2783, '大件': 1500, '哪里': 1352, '缺口': 3314, '一秒': 370, '无敌': 2384, '许多': 3559, '保护': 822, '公分': 909, '换到': 2242, '挺好用': 2229, '太小': 1552, '屏太大': 1797, '小点': 1773, '二十四': 654, '说实话': 3589, '两次': 574, '35w': 57, '日期': 2408, '期待已久': 2555, '里面': 3886, '商品': 1358, '并且': 1877, '以下': 732, '整整': 2343, '通信': 3842, '超大': 3646, '黑后': 4059, '长时间': 3914, '无太大': 2377, '世界': 550, '第一': 3205, '一上午': 275, '消耗': 2795, '20': 32, '抢到': 2181, '一看': 365, '瞬间': 3134, '吸引': 1323, '可爱': 1266, '少女': 1777, '女朋友': 1605, '不快': 493, '我查': 2113, '序列号': 1884, '受不了': 1233, '重度': 3890, '患者': 2060, '视觉效果': 3535, '优惠券': 758, '听说': 1322, '大概': 1519, '过渡': 3737, '动画': 1100, '跟手': 3678, '过度': 3732, '只想': 1255, '加持': 1088, '一个舒服': 287, '存在': 1668, '耐电': 3376, '正式': 2664, '防抖': 3929, '出超': 1013, '高画质': 4042, '依旧': 809, '通话音质': 3851, '响亮': 1344, '十足': 1126, '更好': 2479, '好马配': 1645, 'uag': 254, '路上': 3681, '等到': 3222, '但天': 780, '换代': 2241, '利用': 1041, '传说': 769, '恐怖': 2052, '眼看': 3128, '今日': 710, '农夫': 963, '虫虫': 3487, '级别': 3266, '手里': 2151, '运转': 3745, '顺畅': 3994, '电充': 2978, '印象': 1164, '128gg': 18, '喷子': 1368, '拉倒': 2196, '编辑': 3310, '最香': 2518, '苹果机': 3466, '之一': 615, '日常': 2406, '在乎': 1417, '不怕': 496, '手指头': 2138, '度不弱': 1895, '极高': 2608, '更是': 2485, '64g': 119, '妥妥': 1653, '太丑': 1541, '专营店': 547, '三个': 396, '过年': 3731, '太强大': 1556, 'iclond': 179, '全部': 903, '无缝': 2391, '对接': 1748, '忠实': 2019, '粉丝': 3244, '不下': 450, '多余': 1479, '广告': 1879, '一眼': 366, '就算': 1783, '三百块': 409, '萌萌': 3477, '皮卡丘': 3045, '违和感': 3798, '语法': 3582, '严谨': 580, '用词': 2971, '工整': 1813, '结构': 3289, '巧妙': 1818, '琅琅': 2935, '可谓': 1274, '言简意赅': 3548, '足见': 3671, '扎实': 2154, '文字': 2347, '功底': 1077, '信手': 836, '沾来': 2769, '写作': 960, '技巧': 2172, '巧夺天工': 1817, '创造': 1038, '令人': 729, '佩服': 802, '感叹号': 2088, '收尾': 2313, '点睛': 2850, '愉快': 2079, '别人': 1044, '音量': 3987, '带电': 1854, '耐斯': 3374, '嘿嘿': 1372, '嘿嘿嘿': 1373, '好好看': 1632, '巨美': 1820, '所谓': 2127, '塑料': 1445, '高级': 4044, '感才': 2090, '咳咳': 1336, '具体': 935, '再进一步': 959, '深入': 2800, '了解': 650, '无脑': 2392, '心仪': 2003, '今年': 709, '卖点': 1154, '很久': 1954, '四到': 1376, '期间': 2558, '始终': 1656, '发热量': 1223, '膨胀': 3413, '一堆': 322, '捆绑': 2234, '大比': 1520, '样子': 2625, '一贯': 379, '偷窥': 855, '会显': 766, '考虑': 3362, '128': 13, '家电': 1729, '这句': 3771, '广告语': 1881, '网通': 3328, '多款': 1489, '至今': 3429, '有大': 2531, '大幅度': 1514, '缓解': 3309, '优点': 760, '最少': 2504, '美丽': 3335, 'iphone7': 192, '直视': 3055, '开关': 1902, '关掉': 921, '才行': 2153, '软壳': 3700, '夸张': 1586, '还原': 3756, '蛮高': 3493, '普通': 2463, '依然': 810, '加分': 1085, '握感': 2283, '7puls': 136, '更新换代': 2484, '很香': 1996, '恢复': 2054, '备份': 1463, '数据': 2337, '半天': 1133, '几点': 993, '增强': 1449, '大声': 1505, '有待': 2533, '发掘': 1220, '谢谢': 3604, '喇叭': 1363, '比上': 2689, '重低音': 3887, '想买个': 2068, '送给': 3821, '老妈': 3358, '不要': 526, '滑盖': 2817, '弹出式': 1927, '机械': 2580, '于是': 661, '正合适': 2659, '单面': 1151, '我选': 2120, '整洁': 2345, '第三方': 3211, '不管': 518, '多久': 1477, '赶紧': 3637, '轻轻松松': 3711, '母亲': 2680, '贴心': 3622, '磨砂': 3160, '中框': 595, '国产品牌': 1403, '4800': 73, '不相上下': 515, '大型': 1504, '精致': 3252, '中规中矩': 597, '80': 137, '双摄': 1206, '稍差': 3178, '不便': 458, '男女': 2998, '航空母舰': 3437, '论坛': 3560, '一张': 333, '电信卡': 2977, '竟然': 3198, '中奖': 589, '力度': 1072, '对比': 1750, '几家': 988, '封闭': 1759, '用户': 2964, '统一': 3298, '几乎': 982, '后台': 1301, '只出': 1253, '每台': 2682, '总是': 2044, '高通': 4047, '引领': 1921, '跟风': 3679, '热潮': 2860, '简洁': 3232, '本身': 2571, '无广告': 2380, '切换': 1023, '功能齐全': 1081, '齐全': 4072, '思想': 2036, '偏差': 846, '侧重点': 811, '不同': 473, '国产手机': 1404, '实用': 1715, '比如': 2694, '加速': 1091, '红外线': 3261, '等等': 3224, 'macos': 210, 'tvos': 253, 'watchos': 260, '连接': 3800, '同时': 1295, '便捷': 815, '爽快': 2887, '静音': 3971, 'appstore': 158, 'googleplay': 173, '强得': 1933, '何况': 796, '国内': 1406, '市场': 1839, '参差不齐': 1193, '令人担忧': 730, '破解': 3146, 'root': 239, '刷机': 1060, '越狱': 3666, '等待': 3223, '机遇': 2583, '降级': 3940, '超高': 3660, '品控': 1337, '边缘': 3720, '缝隙': 3313, '防水': 3930, '等级': 3225, 'ip67': 187, '超越': 3657, '绝大部分': 3295, '机会': 2574, '拆机': 2194, '总称': 2046, '配件': 3875, '布局': 1842, '内部': 949, '原因': 1183, '绿色': 3307, '领了': 4000, '张券减': 1923, '四百': 1382, '不划算': 465, '太太': 1548, '说句实话': 3587, '缺点': 3315, '下来': 438, '信息': 835, '永不': 2721, '不了': 451, '不谈': 528, '爱国主义': 2877, '必须': 2015, '妹儿': 1654, '没买错': 2728, '我开': 2111, '爸妈': 2886, '终归': 3274, '哪样': 1351, '充完': 871, '起床': 3639, '真是': 3114, '太好了': 1550, '处理速度': 1461, '有余': 2525, '点赞': 2851, '清新': 2807, '光效': 884, '正在': 2661, '背面': 3396, '仔细': 721, '一遍': 382, '高用': 4041, '肯定': 3391, '比安卓好': 2696, '单卡': 1141, '没用': 2752, '不知': 516, '未来': 2561, '如何': 1648, '分期': 1018, '触摸': 3547, '软件系统': 3699, '不敢': 503, '缘故': 3312, '很省': 1980, '部手机': 3872, '增强器': 1450, '之类': 620, '地铁': 1430, '开车': 1913, '高铁': 4048, '试过': 3578, '夸装': 1587, '维持': 3303, '单手': 1147, '拿不住': 2210, '满足': 2829, '失去': 1578, '那样': 3866, '愚见': 2084, '再见': 957, '能用': 3403, '神器': 3165, '高清': 4039, '感官': 2089, '健康': 853, '惊喜': 2065, '迫不及待': 3802, '拆开': 2193, '15': 22, '直接': 3053, '升上来': 1129, '技术': 2173, '太强': 1555, '肉眼': 3390, '分辨': 1019, '除非': 3944, '放在': 2319, '一起': 380, '视觉': 3534, '差异': 1828, '随身带': 3949, '用不上': 2952, '活泼': 2780, '爱思': 2880, '检测': 2636, '提出': 2273, '耐心': 3373, '解答': 3541, '再次': 955, '光顾': 888, '两张': 571, '需求': 3961, '用电量': 2968, '就够': 1781, '连续': 3801, '原先': 1180, '果粉': 2613, '预算': 3998, '6000': 109, '定价': 1702, '付款': 724, '夜里': 1495, '看不到': 3078, '上面': 428, '红灯': 3263, '他们': 723, '我用': 2114, '握持': 2284, '脸能': 3410, '看出': 3083, '没能': 2757, '有幸': 2532, '粉嫩': 3245, '时尚': 2420, '满大街': 2821, '三摄': 405, '四摄': 1380, '没到': 2732, '地步': 1427, '宇宙': 1673, '组合': 3270, '特地': 2902, '之间': 623, '不赖': 531, '后来': 1305, '有过': 2546, '用久': 2956, '爱豆': 2884, 'bts': 160, 'jungkook': 200, '黑夜': 4060, '好于': 1614, '立体声': 3192, '一体': 294, '成型': 2106, '32': 53, '例外': 806, '出售': 1005, '数据线': 2338, '点儿': 2847, '通话': 3848, '上网': 426, '好久没': 1612, '迅速': 3726, '沉甸甸': 2723, '很亮': 1955, '送货员': 3824, '换掉': 2248, '系列': 3254, '地快': 1425, '经久': 3275, '口袋': 1248, '没太高': 2739, '看不出': 3076, '同价位': 1293, '里算': 3885, '上乘': 415, '看好': 3091, '六用': 915, '心痛': 2012, '好多好多': 1629, '钞票': 3899, '一换': 337, '几年': 989, '进入': 3790, '商店': 1361, '缓冲': 3308, '实诚': 1718, '很足': 1989, '夸奖': 1585, '一机': 344, '足矣': 3670, '差评': 1830, '关机': 922, '礼拜': 3161, '没用过': 2754, '试试': 3577, '爆好': 2871, '两三年': 559, '过时': 3734, '通透': 3853, '一级': 373, '无视': 2394, '转战': 3692, '无障碍': 2402, '可怕': 1262, '助手': 1102, '沉稳': 2725, 'cpu': 162, '一只': 314, '还来': 3760, '很长': 1994, '美貌': 3347, '在于': 1418, '用到': 2958, '为止': 607, '材质': 2587, '特有': 2904, '清脆': 2812, '逼真': 3856, '耳朵': 3380, '享受': 674, '突兀': 3187, '原则': 1181, '死机': 2674, '这边': 3786, '早晚': 2415, '网页': 3331, '经常': 3279, '不止': 505, '手机号': 2144, '痛苦': 3021, '13': 20, '小米': 1775, '太大': 1547, '领券': 4002, '5899': 102, '本地': 2566, '仓库': 720, '直到': 3052, '出仓': 1001, '半小时': 1134, '分量': 1021, 'find': 169, '开放': 1909, '瞎折腾': 3133, '自从': 3414, '谷歌': 3605, '差别': 1824, '不爽': 512, '原生': 1189, '梯子': 2633, '从安卓': 712, '追求': 3806, 'home': 177, '键坏': 3910, '换机': 2249, '赶在': 3635, '飞起': 4016, '随时': 3948, '带个': 1847, '真是太': 3115, '放就行': 2322, '通用': 3844, '接电话': 2262, '事情': 651, '三遍': 412, '好好': 1631, '网查': 3324, '过程': 3739, '注意': 2774, '总而言之': 2050, '一名': 317, '使用者': 805, '2018': 36, '出品': 1004, '一丝': 278, '最小': 2503, '版本': 2889, '舒心': 3431, '2019': 37, '又会有': 1196, '最近': 2514, '几种': 996, '库存': 1886, '抓紧时间': 2177, '机不可失': 2572, '失不再来': 1577, '快快': 2021, '耶耶耶': 3384, '试用': 3576, '丝毫': 554, 'note': 216, '然而': 2862, '参数': 1194, '难受': 3954, '还会': 3755, '期待': 2554, '超出': 3645, '期望值': 2557, '严实': 578, '运送': 3747, '说明': 3590, '小七强': 1761, '众多': 753, '提及': 2276, '最多': 2500, '莫过于': 3475, '万左右': 395, '堪称': 1444, '行业': 3500, '顶级': 3988, '水平': 2717, '出色': 1012, '此外': 2671, '手持': 2137, '网友': 3320, '日常生活': 2407, '单反相机': 1143, '一局': 329, '怎末': 2035, '掉电': 2257, '所说': 2126, '后盖': 1306, 'times': 249, '拿手': 2214, '好些': 1615, '无限': 2400, '很爽': 1979, '自来水': 3424, '用纸': 2969, '高兴': 4032, '很错': 1993, '很边': 1990, '到时候': 1055, '投入': 2178, '困难': 1400, '音响': 3984, '太爽': 1566, '处理': 1459, '刚上': 1029, '4850': 74, '光滑': 885, '更高': 2488, '环绕': 2927, '放大': 2321, '偶尔': 854, '卡一卡': 1155, '两倍': 561, '好棒': 1633, '新鲜': 2361, '家人': 1728, '吐槽': 1313, '次要': 2651, '越用': 3667, 'ldquo': 202, '好轻': 1642, 'rdquo': 236, '近年来': 3749, '最厚': 2496, '最重': 2515, '脸部': 3412, '驾驭': 4024, '很正': 1976, '也好': 629, '研究': 3143, '棒棒': 2639, '几千块': 985, '泡沫': 2773, '没塞': 2736, '箱子': 3242, '激动': 2834, '说真的': 3594, '昨天': 2440, '高质量': 4046, '画质': 3001, '几盘': 995, '不怎么': 494, '百分之十几': 3038, '高端': 4043, '代表': 727, '越来越快': 3665, '搭载': 2287, '操作系统': 2306, '样机': 2627, '实体': 1705, '店里': 1892, '可是': 1265, '物美价廉': 2898, '用不惯': 2953, '换回': 2243, '平板': 1869, '电脑': 2990, '小小的': 1767, '不足': 533, '吃力': 1280, '没像': 2731, '航空': 3436, '英寸': 3462, 'liquid': 206, 'retina': 238, '1792x828': 26, '铝合金': 3903, '提供': 2272, '六种': 917, '工艺': 1814, 'truedepth': 251, '5800': 100, '提高': 2280, '均匀': 1431, '不太好': 482, '凭借着': 997, '相信': 3059, '颗粒状': 4009, '不伤': 457, '飞快': 4015, '好处': 1627, '贴膜': 3624, '白边': 3032, '能震聋': 3405, '黑白': 4066, '属实': 1806, '买家': 640, '电器': 2979, '护肤品': 2185, '信任度': 830, '长草': 3916, '进水': 3794, '短暂': 3137, '悲伤': 2061, '这段': 3780, '时用': 2423, '录制': 1942, '一段': 353, '可怜': 1263, '模样': 2643, '爱护': 2882, '发生': 1226, '傻瓜': 860, '心疼': 2011, '不多': 478, 'iphonex': 195, '实用主义': 1716, '属于': 1805, '范畴': 3469, '刚买': 1030, '玩起来': 2925, '好几年': 1619, '大双': 1502, '听歌': 1319, '太慢': 1558, '你家': 801, '黑点': 4065, '亮点': 678, '期免': 2552, '利息': 1040, 'mate20pro': 211, '色比': 3445, '专业': 542, '测评': 2787, '补充': 3505, '两句': 565, '虽说': 3491, '实际': 1719, '从那以后': 719, '充电器': 875, '一个半': 282, '到家': 1052, '一批': 335, '不愧为': 499, '伤眼': 774, '收集器': 2316, '看久': 3081, '地上': 1423, '防滑': 3931, '屏够': 1795, '雍容华贵': 3957, '专业音响': 543, '听觉': 1321, '双重': 1207, '镜头': 3911, '太爽了': 1567, '响应速度': 1346, '行云流水': 3503, '导航': 1755, '轻易': 3704, '一向': 318, '上午': 416, '靓丽': 3970, '回去': 1386, '短板': 3138, '市区': 1838, '稳点': 3182, '手快': 2135, '昨晚': 2445, '试机': 3574, '大着': 1524, '刚用': 1036, '看看': 3097, '观察': 3529, '5599': 94, '动听': 1094, '平稳': 1871, '四边': 1383, '金色': 3898, '来评': 2597, '没卡过': 2734, '以外': 738, '不得了': 491, '好太多': 1630, '家中': 1727, '死角': 2676, '常用': 1859, '直播': 3054, '来看': 2594, '懒得': 2101, '拍照片': 2204, '卖个': 1152, '年度': 1875, '百分之七十': 3035, '哥哥': 1349, '十小时': 1124, '马上': 4023, '开箱': 1912, '专用': 546, '标签': 2624, '继续': 3300, '太宽': 1551, '或许': 2123, '眼镜': 3130, '查询': 2620, '58': 99, '出厂': 1002, '每天': 2683, '退后': 3809, '黑屏': 4061, '转圈': 3691, '苦恼': 3461, '观望': 3531, '空调': 3185, '电视': 2991, '油烟机': 2767, '不美观': 522, '正版': 2666, '上官': 417, '记得': 3556, '多多': 1481, '先前': 877, '深景': 2803, '轻度': 3702, '轻点': 3706, '真不错': 3105, '海上': 2793, '强烈推荐': 1934, '关灯': 924, '三四十': 402, '电信': 2976, '玩玩': 2924, '利用率': 1042, '回事': 1384, '开封': 1906, '原封': 1184, '运输': 3746, '封条': 1758, '但愿': 781, '别出': 1045, '蛾子': 3494, '眼前一亮': 3126, '特点': 2906, '高考': 4045, '结束': 3288, '一个个': 281, '同学': 1294, '换换': 2247, 'xr128': 265, '心想': 2009, '美版': 3342, '香气': 4022, '赛高': 3630, '平常': 1866, '5099': 87, '售后': 1354, '好香': 1644, '想吐槽': 2071, '官方': 1698, '只有': 1257, '待遇': 1952, '硅胶': 3147, 'pd': 225, '快充': 2020, '套装': 1597, '半个': 1132, '实现': 1714, '百分之五十': 3037, '而是': 3368, '828lcd': 140, '30pro': 52, '1080p': 8, '屏要': 1802, '刺激': 1061, 'airpods2': 154, '延迟': 1900, '照样': 2864, '滤镜': 2830, '手机电池': 2146, '用于': 2957, '掉价': 2256, '4799': 72, '4499': 66, '到位': 1050, '今天下午': 708, '算法': 3239, '横屏': 2646, '带感': 1851, '本想': 2568, '立刻': 3195, '农村': 964, '满格': 2824, '细节': 3272, '后面': 1311, '反而': 1214, '纯正': 3267, '观感': 3530, '1080': 7, '落差': 3480, '实时': 1712, 'hdr': 175, '外壳': 1470, '保护套': 823, '算了吧': 3236, '低音': 788, '高音': 4049, '方便面': 2364, '合身': 1289, '很差': 1970, '自动': 3415, '屏蔽': 1801, '周来': 1327, '第二款': 3216, '听不出': 1317, '多大': 1482, '美美': 3344, '拍个': 2198, '美食': 3349, '自拍个': 3423, '脸蛋': 3411, '抓拍': 2176, '几款': 992, '不大': 480, '电源': 2989, '手滑': 2148, '带套': 1850, '带壳': 1849, '下降': 447, '小伙': 1762, '留存': 3008, '考验': 3365, '得到': 1999, '广大': 1882, '晃动': 2456, '耐尔': 3372, '钢化': 3900, '邦克': 3869, '人云亦云': 686, '拿不准': 2211, '试下机': 3572, '一上': 274, '触控': 3546, '用不着': 2954, '而已': 3367, '两把': 572, '断流': 2350, '一部': 383, '配置': 3878, '光学': 883, '变焦': 1242, '想不通': 2067, '几十倍': 984, '小格子': 1771, '金属': 3896, '群众': 3350, '雪亮': 3958, '畅销': 3004, '良好': 3439, '摩可': 2297, '牌子': 2891, '298': 48, '背景': 3393, '虚化': 3486, '耗电': 3378, '14': 21, '骁龙': 4025, '845': 141, '根据': 2630, '自身': 3427, '来定': 2592, '色域': 3441, '暖色': 2468, '冷色': 972, '默认': 4070, '小爱': 1774, '智能': 2466, '56': 95, '长期': 3915, '手势': 2130, '开启': 1904, '达到': 3723, '有用': 2543, '6s32g': 128, '放多': 2320, '至极': 3430, '绚丽': 3294, '适宜': 3828, '优良': 762, '精湛': 3249, '全黑': 906, '环境': 2926, '轻松': 3705, '准确率': 975, 'wifi': 262, '用券': 2959, '明天': 2428, '免不了': 889, '包裹': 1115, '外包装': 1469, '人品': 693, '说话': 3595, '客气': 1723, '小心': 1769, '机子': 2578, '放进去': 2327, '反复': 1209, '几次': 991, '即使': 1165, '不介意': 455, '均衡': 1432, '低分辨率': 784, '带来': 1853, '生硬': 2950, '粘度': 3247, '毒瘤': 2687, '心里': 2013, '人士': 694, '下去': 431, '分钟': 1022, '看准': 3082, '物品': 2895, 'focos': 171, '解决': 3539, '扶吸': 2168, '深度': 2801, '看剧': 3085, '听筒': 1320, '探索': 2259, '这里': 3788, '客服': 1722, '懂得': 2100, '天一': 1531, '选购': 3837, '赠送': 3633, '爱奇艺': 2878, '每月': 2685, '配送费': 3881, '无卡顿': 2374, '慕名而来': 2098, '传言': 768, '害死': 1726, '人呐': 691, '结论': 3291, '好哟': 1625, '看来': 3093, '正面': 2670, '40': 63, '钢化玻璃': 3901, '套个': 1594, '挺沉': 2231, '前置': 1070, '后置': 1308, '不在乎': 475, '怎么样': 2034, '失败': 1580, '给人以': 3292, '犹豫不决': 2913, '正确': 2667, '盒子': 3047, '一个角': 288, '磕碰': 3159, '痕迹': 3018, '经验': 3285, '4999': 78, '最低': 2493, '早买': 2412, '无需': 2403, '置疑': 3334, '大赞': 1526, '越亮': 3661, '温度': 2813, '调低': 3599, '两三个': 558, '温热': 2814, '看见': 3100, '琢磨': 2939, '用后': 2960, '将近': 1760, '元买个': 865, '平均': 1865, '越低': 3662, '越窄': 3668, '中国': 587, '先用': 879, '太贵': 1571, '几百': 994, '千多': 1128, '想想': 2072, '翻车': 3353, '苏跟京': 3460, '很多年': 1965, '烤箱': 2853, '单反': 1142, '地址': 1424, '写错': 962, '发烫': 1221, '只用': 1258, '4g': 79, '太好': 1549, '充到': 870, '100': 4, '难看': 3955, '真爱': 3120, '几张': 990, '直面': 3057, '中国国情': 588, '预计': 3999, '三天': 403, '四五年': 1375, '往后': 1949, '本命年': 2565, '手机套': 2145, '套上去': 1593, '好像': 1616, '美化': 3336, '模糊': 2644, '很丑': 1953, '自家': 3418, '孩子': 1671, '无所谓': 2383, '简陋': 3235, '版用': 2890, '无差别': 2379, '程度': 3177, '频率': 4005, '遇见': 3858, '意外': 2081, '损伤': 2236, '19': 30, '28': 46, '郑州': 3870, '富士康': 1740, '生产': 2942, '次数': 2648, '尽管': 1789, '那句话': 3865, '法拉利': 2772, '风骚': 4014, '女士': 1601, '相衬': 3069, '些许': 670, '可视': 1272, '虽厚些': 3488, '极佳': 2599, '加个': 1083, '全透明': 902, '流手': 2784, '份量': 751, '滞留': 2818, '小姐姐': 1766, '帮忙': 1856, '通过': 3852, '手小': 2134, '女性': 1604, '空间': 3186, '果真': 2612, '更换': 2482, '存储空间': 1667, '天空': 1538, '向往': 1314, '前天': 1068, '昨天中午': 2443, '产品质量': 673, '儿子': 863, 'iphone4': 190, '天壤之别': 1536, '整天': 2342, '笑咪咪': 3200, '不老': 523, '中意': 592, '追剧': 3804, '大大的': 1508, '想起': 2078, '话筒': 3580, '很耐操': 1983, '多花': 1491, '200': 33, '买入': 637, '无奈': 2378, '进行': 3795, '退换': 3812, '好歹': 1634, '贵重物品': 3625, '包装盒': 1113, '保护措施': 824, '无可挑剔': 2375, '而言': 3369, '单设': 1150, '不差': 488, '晚饭': 2461, '九点': 627, '鼓捣': 4071, '男生': 3000, '回评': 1394, '水军': 2716, '抗用': 2179, '背后': 3392, '轻微': 3703, '偏爱': 847, '炫酷': 2845, '生日礼物': 2947, '嘴上': 1370, '内心': 945, '欣喜': 2652, '哎呀': 1347, '犒劳': 2909, '平日': 1867, '在外': 1419, '赚钱': 3629, '养家': 939, '反馈': 1215, '转到': 3690, '背部': 3395, '比不上': 2690, 'note8': 217, '震撼': 3965, '人会': 688, '拼命': 2208, '寻找': 1753, '按钮': 2220, '取消': 1232, '靠着': 3976, '交互': 671, '逻辑': 3855, '起家': 3638, '如今': 1647, '勇气可嘉': 1106, '回归': 1390, '极窄': 2604, '换来': 2250, '一切都是': 303, '如此': 1650, '不锈钢': 537, '麦克风': 4055, '专有': 545, '接口': 2261, 'qi': 233, '标准': 2623, '事物': 653, '发展': 1218, '路线图': 3684, '新起点': 2359, '帅气': 1843, '666': 121, '月底': 2521, 'live': 207, 'photo': 227, '有意思': 2534, '5v1a': 106, '出奇': 1006, '紫米': 3258, '18w': 29, 'qc3': 232, '12w': 19, '咬牙': 1335, '跺脚': 3687, '跃进': 3672, '人物': 696, '愿意': 2094, '考虑一下': 3363, '来回': 2591, '白条': 3025, '吃土': 1281, '节奏': 3452, '本人': 2564, 'a12cpu': 148, '強大': 1926, '严密': 579, '顺利': 3990, '128gb': 17, '支撑': 2310, '在家': 1420, '路由': 3683, '极快': 2603, '从小': 713, '结实': 3287, '货物': 3611, '满腔热血': 2828, '心情': 2008, '没睡': 2755, '水平面': 2718, '出名': 1003, '对手': 1747, '改良': 2318, '还用说': 3761, 'emmm': 165, '美滋滋': 3341, '别错过': 1048, '起码': 3642, '变形': 1239, '长度': 3913, '不拖屏': 502, '飞跃': 4017, '首次': 4021, '一两天': 279, '没多大用': 2738, '三十岁': 399, '选在': 3835, '经久耐用': 3276, '接近': 2265, '3000': 51, '甚至': 2941, '动机': 1099, '不纯': 519, '256g': 44, '壁纸': 1452, '第三部': 3212, '必要': 2014, '死贵': 2677, '显示器': 2454, '身边': 3689, '姐妹': 1657, '套子': 1596, '26': 45, '棒极了': 2638, '管不住': 3240, '能到': 3397, '忐忑': 2017, '三点': 408, '脑袋': 3407, '突然': 3189, '几台': 986, 'x9p': 263, '很小': 1968, '手大': 2133, '很厚': 1958, '很重': 1992, '杀价': 2584, '5898': 101, '400': 64, '总的来说': 2045, '共享': 918, '付费': 725, '保值': 821, '满意哦': 2823, '超爱': 3653, '目前为止': 3050, '宝贝': 1704, '光临': 882, '正规': 2669, '放心使用': 2325, '手去': 2131, '撑不住': 2300, '半年': 1135, '一次性': 351, '卡槽': 1158, '很脆': 1984, '好听': 1624, 'blingbling': 159, '配套': 3877, '其他配件': 930, '遇到': 3857, '女王': 1606, '申请': 2975, '返回': 3753, '立体音响': 3194, '指导': 2217, '天上': 1532, '科技': 3172, '七夕': 388, '推出': 2267, '高性价比': 4037, '增重': 1451, '天蓝色': 1539, '不淡': 507, '使用方便': 804, '通讯录': 3847, '同步': 1297, '视野': 3536, '厚重感': 1177, '赶着': 3636, '极好': 2601, '亲切感': 683, '好喜': 1626, '包裝': 1114, '精美': 3251, '看得出来': 3092, '用心': 2962, '想像中': 2069, '效率': 2331, '下岗': 434, '可用': 1267, '理由': 2937, '图像处理': 1411, '没比': 2748, '一脉相承': 374, '除去': 3942, '配色': 3879, 't580': 248, '很配': 1991, '暗点': 2470, '暗区': 2469, '时间段': 2425, '冷暖': 971, '亮色': 680, '影视剧': 1948, '语音': 3583, '要充': 3518, '后摄': 1303, '前摄': 1069, '划上': 1024, '划下': 1025, '省时': 3073, '黄黄的': 4058, '送个': 3815, '好点': 1636, '发现自己': 1225, '核心': 2628, '网购': 3327, '美好': 3338, '买买': 635, '到处': 1051, '找地': 2171, '三四个': 401, '光面': 887, '杂音': 2586, '联系': 3388, '精准': 3248, '表情': 3508, '内核': 948, '无论': 2395, '表明': 3510, '爱国': 2876, '喜好': 1364, '节约': 3454, '500': 84, '节省时间': 3453, '典雅': 938, '内敛': 946, '钢琴': 3902, '漆黑': 2833, 'p30': 224, '大部分': 1528, '传统': 767, '仅次于': 705, 'wi': 261, 'fi': 168, '信号强度': 832, '型号': 1436, '没多大': 2737, '气愤': 2713, '插卡': 2281, '白点': 3026, '很花': 1986, '现已': 2930, '说法': 3592, '看图': 3089, '目测': 3051, '大屏': 1512, '有保': 2526, '实力派': 1709, '后顾': 1312, '丝般': 556, '其他人': 929, '网卡': 3319, '手机卡': 2143, '嗖嗖': 1369, '物超所值': 2899, '露出': 3966, '为国行': 603, '眼球': 3127, '如丝': 1646, '主力': 609, '机用': 2581, '用来': 2965, '网银': 3330, '50': 83, '大大': 1507, '类似': 3243, '浮现': 2792, '贴个': 3621, '咋个': 1332, '保价': 819, '延保': 1898, '忘记': 2018, '一块': 321, '工地': 1812, '开阔': 1916, '取代': 1229, '爆款': 2872, '冲电慢': 967, '用腻': 2970, 's7e': 242, '卡到': 1156, '总算': 2047, '换回来': 2244, '天充': 1534, '25': 42, '日买': 2404, '上款': 423, '强多': 1928, '中断': 594, 'vlvo': 258, '楼上': 2640, '打电话': 2162, '常有': 1858, '17': 25, '21': 38, '23': 40, '寸小版': 1741, '置换': 3333, '好厚': 1622, '好重': 1643, '附图': 3935, '图上': 1410, '机是': 2579, '除此之外': 3943, '没话': 2761, '毋庸置疑': 2679, '顺溜': 3992, '变小': 1238, '似乎': 778, '心意': 2010, '身为': 3688, '摄影师': 2295, '保险': 826, '完后': 1691, '补购': 3507, '艳丽': 3448, '变大': 1237, '筋骨': 3226, '脖子': 3408, '好玩': 1637, '高品质': 4034, '对焦': 1752, '大可': 1503, '详细': 3581, '验机': 4027, '自拍': 3422, '非常简单': 3973, '关系': 925, '无论是': 2396, 'a2108': 150, '预想': 3996, '地表': 1429, '放歌': 2326, '低音炮': 789, '全优': 893, '太值': 1543, '录屏': 1943, '反驳': 1216, '128g5700': 16, '震动': 3964, '夏普': 1467, '手机信号': 2142, '比米': 2702, '就耗': 1784, '卡过': 1160, '讨厌': 3555, '1289': 14, '普通用户': 2464, '单层': 1145, '只不过': 1252, '我刚': 2109, '好几': 1617, '说不出来': 3586, '十年': 1125, '不失为': 483, '跑题': 3675, '协同工作': 1139, '易用性': 2432, '稳定性': 3181, '隔代': 3950, '大有': 1517, '改变': 2317, '无形之中': 2381, '打打': 2160, '次电': 2650, '回复': 1387, '延续': 1899, '以往': 739, '艺术': 3450, '之美': 621, '运算': 3742, '无可比拟': 2376, '更具': 2475, '亲和力': 684, '不输': 535, '多项': 1494, '拿下': 2209, '耗电量': 3379, '控制': 2266, '商家': 1360, 's7': 241, '时效': 2421, '不必': 492, '日照': 2409, '从来不': 716, '30': 49, '计算': 3549, '5299': 91, '1200': 12, '买过': 648, '中间': 599, '价钱': 749, '拍下来': 2197, '用电': 2967, '没买': 2726, '过才': 3733, 'led': 203, '注视': 2776, '就会亮': 1780, '色温': 3446, '最久': 2491, '总结经验': 2049, '抢手': 2182, '四年': 1379, '换班': 2251, '留个': 3007, '上岗': 418, '轻看': 3708, '航母': 3435, '段时间': 2678, '拿出': 2212, '手腕': 2150, '更快': 2481, '白平衡': 3024, '准确': 974, '有点像': 2541, '相等': 3068, '不然': 511, 'nfc': 214, '原有': 1186, '我见': 2118, '勉勉强强': 1107, '地球': 1428, '有多香': 2529, '5399': 93, '上下': 413, '灰尘': 2839, '不比': 506, '大不大': 1498, '吃瓜': 1283, '误导': 3584, '消费者': 2796, '降到': 3938, '无数回': 2386, '离开': 3168, '转换': 3693, '18g': 28, '划痕': 1026, '查看': 2619, '零售': 3959, 'imei': 181, '无疑': 2389, '方向': 2365, '偏大而屏': 845, '购买过程': 3619, '耐久': 3371, '太棒': 1559, '闺女': 3925, '不戴套': 501, '铝材': 3904, '融合': 3497, '选错': 3838, '一个多': 283, '五千多': 665, '碰运气': 3156, '热情': 2859, '有问必答': 2547, '认真': 3553, '回答': 1393, '表示': 3512, '敬意': 2336, '很粗': 1982, '异常': 1917, '宽容度': 1734, '巨高': 1821, '梯队': 2634, '灵敏度': 2842, '很少': 1969, '查过': 2621, '爱思验机': 2881, '贴着': 3623, '面膜': 3981, '这波': 3781, '真不亏': 3104, 'nb': 213, '逆天': 3832, '受到': 1234, '黑粉': 4067, '个大自': 585, '媒体': 1661, '冷嘲': 970, '疑虑': 3014, '伴随': 777, '小毛病': 1772, '只好': 1254, '头皮': 1583, '一晚': 343, '果粒': 2614, '找到': 2170, '为啥': 602, '做文章': 852, '吊打': 1291, '市面': 1840, '妥协': 1652, '乐色': 624, '作出': 798, '对得起': 1746, '低端': 785, '三皇': 410, '傍晚': 856, '装机': 3515, '对比度': 1751, '开省': 1911, 'tsmc': 252, '低频': 790, '能效': 3402, '峰值': 1809, '老大哥': 3357, 'a12x': 149, '牙膏': 2892, '换成': 2246, 'um': 256, '大底': 1515, '开到': 1903, '极限': 2607, '很心水': 1972, '笔芯': 3201, '开通': 1914, '来不及': 2590, '乖乖': 626, '密码': 1739, '早就': 2413, '想换': 2073, '出错': 1014, '充分': 869, '优势': 755, '具备': 936, 'dpi': 164, 'display': 163, '意义': 2080, '关于': 920, '内存大小': 943, '没商量': 2735, '想用': 2074, '选个': 3833, '否则': 1315, '涉及': 2797, '爱好者': 2879, '弄个': 1919, '艳色': 3449, '姑娘': 1658, '气质': 2715, '增加': 1448, '女人味': 1600, '背板': 3394, '比前代': 2692, '有所': 2535, '横向': 2645, '更合手': 2477, '操作性': 2305, '很靓': 1995, '通吃': 3843, '浏览': 2789, '专卖店': 544, '物有所值': 2896, '勉强': 1108, '水果机': 2719, '很艳': 1985, '男人': 2996, '太轻': 1573, '十二': 1120, '比较满意': 2705, '顺道': 3995, '旗舰店': 2370, '看后': 3086, '火车': 2837, '或者说': 2122, '不喜': 474, '媳妇': 1662, '告诉': 1325, '那一刻': 3861, '不让': 527, '证明': 3565, '带劲': 1848, '这份': 3770, '白花': 3030, '一体化': 295, '遗憾': 3859, '导致': 1754, '宽度': 1735, '熟悉': 2869, '味道': 1329, '早已': 2414, '没拿到': 2745, '变化': 1236, '亮眼': 679, '双手': 1205, '劳动': 1104, '差太多': 1827, '太赞': 1572, '饱满': 4018, '之快': 619, '屏大': 1796, '256': 43, '经济': 3281, '皮实': 3046, '不热': 510, '输给': 3715, '进步': 3793, '新年礼物': 2355, '进去': 3791, '最满': 2508, '三到': 398, '四格': 1381, '不定': 486, '安个': 1675, '最棒': 2507, '一般般': 377, '单射': 1144, '拍人': 2199, '二手': 658, '运气': 3741, '无色差': 2393, '试玩': 3575, '试了试': 3573, '难以': 3953, '更何况': 2474, '来自': 2595, '左右手': 1816, '时买': 2416, '超值': 3644, '小声': 1765, '电流': 2988, '次日': 2649, '快捷': 2022, '前一天': 1064, '前两天': 1065, '完好无损': 1693, '易碎': 2433, 'ipx': 197, '六个': 913, '多一半': 1475, '网评': 3326, '要略': 3524, '轻便': 3701, '够快': 1496, '全都': 904, '到底': 1053, '并未': 1878, '弱点': 1925, '相反': 3061, '倾慕': 843, '弱于': 1924, '随即': 3946, '6299': 114, '太穷': 1568, '在线': 1422, '集颜值': 3956, '一身': 381, '简便': 3230, '疑问': 3015, '师傅': 1844, '亲切': 682, '学生': 1670, '一枚': 346, '二十多天': 656, '因人而异': 1397, '特棒': 2905, '认同': 3551, '特爽': 2907, '安卓转': 1683, '挑不出': 2222, '四天': 1378, '反映': 1212, '黑暗': 4062, '听听': 1318, '价格合理': 747, '回手': 1391, '下点': 440, '点个': 2846, '刻意': 1063, '挑刺': 2223, '网传': 3318, '廉价': 1896, '总要': 2051, '引起': 1920, '便携': 816, '款式': 2656, '第一台': 3206, '咋样': 1333, '偏黄': 848, '评判': 3567, '电梯': 2984, '因此': 1398, '熟练': 2870, '真好': 3109, '比率': 2700, '高点': 4040, '证实': 3564, '实力': 1708, '玩具': 2919, '极端': 2605, '橘橘': 2647, '近距离': 3751, '美的': 3343, 'level': 204, '拍拍': 2201, '收货': 2314, '码才': 3142, '签收': 3229, '真情': 3113, '随便': 3945, '丢下': 557, '满满': 2825, '仪式': 741, '先有': 878, '一层': 330, '薄膜': 3484, '还领': 3765, '600': 108, '及时': 1197, '颠覆': 4012, '认知': 3554, '功耗': 1079, '宁可': 1672, '放弃': 2323, '看法': 3094, '三观': 411, '相互尊重': 3058, '退回': 3810, '买蛮': 646, '满减': 2819, '刚换': 1035, '期望': 2556, '跟安卓机': 3677, '一方面': 340, '另一方面': 1249, '比安卓机': 2697, '广角': 1883, '多倍': 1480, '红红火火': 3264, '嫌弃': 1664, '这用': 3783, '下用': 442, '闪充': 3917, '百分之七八十': 3034, '略厚': 3011, '很沉': 1977, '高出': 4033, '主管': 612, '重点': 3893, '得益于': 2000, '2900': 47, '充足': 876, '优质服务': 763, '要说': 3526, 'call': 161, '超慢': 3650, '带有': 1852, '主观': 614, '最为': 2490, '伤害': 771, '小说': 1776, '关上': 919, '流泪': 2785, '黑板': 4063, '生理': 2949, '泪水': 2778, '晚睡': 2460, '留下': 3006, '悔恨': 2059, '一旦': 341, '退货': 3814, '每个': 2681, '百搭': 3041, '高手': 4038, '讲解': 3557, '一一': 272, '不仅': 454, '省事': 3070, '称手': 3174, '4s店': 82, '想到': 2070, '一千多': 310, '楼下': 2641, '恐惧': 2053, '女神': 1608, '节买': 3451, '媳妇儿': 1663, '这天': 3774, '变成': 1241, '通知': 3846, '过场': 3729, '比大': 2693, '这部': 3787, '跨度': 3680, '官降': 1701, '灰常': 2840, '某些': 2615, '写得': 961, '长宽': 3912, '高频': 4050, '青春活力': 3969, '步骤': 2673, '繁琐': 3259, '色彩鲜艳': 3444, '真快': 3112, '一尘不染': 328, '确认': 3153, '无误': 2397, '萝卜': 3478, '白菜': 3031, '跑马': 3676, '不足之处': 534, '适配': 3831, '较真': 3713, '意思': 2082, '几代': 983, '感像': 2085, '出小': 1007, '过会': 3727, '万多': 394, '单待': 1146, '异常情况': 1918, '方便快捷': 2363, '时期': 2422, '发布': 1219, '品牌机': 1339, '霸气': 3968, '性感': 2039, '迷人': 3803, '多次': 1488, '检验': 2637, '确保': 3150, 'oj8k': 218, '万人': 393, '忽视': 2028, '合算': 1288, '这台': 3772, '5799': 98, '响应': 1345, '思想斗争': 2037, '很想': 1974, '整理': 2346, '刮痕': 1049, '密封': 1738, '好了吧': 1613, '大闹用': 1529, '我家': 2110, '一格': 349, '资深': 3628, '解释': 3542, '是否': 2448, 'a9': 151, '口径': 1244, '工作': 1811, '生活': 2948, '烧屏': 2855, '普及': 2462, '大为改观': 1499, '拿的出手': 2215, '家里人': 1731, '用来用去': 2966, '起步': 3641, '一半儿': 312, '金属外壳': 3897, '不滑': 508, '屏显': 1800, '加车': 1090, '碰撞': 3155, '银色': 3905, 'iphone7plus': 193, '更久': 2473, '分别': 1017, '先说': 881, '基本一致': 1441, '务实': 1093, '不二': 452, '不给力': 520, '没货': 2763, '缘分': 3311, '相比之下': 3067, '链给力': 3908, '冲击力': 966, '底部': 1890, '形成': 1945, '油管': 2768, '年前': 1874, '6s64g': 129, '寄语': 1736, '做好': 850, '名不虚传': 1298, '本年度': 2567, '最佳': 2494, '代表作': 728, '包揽': 1111, '多彩': 1486, '队列': 3927, '防生': 3932, '看多': 3090, '接缝处': 2263, '污渍': 2722, '为什么': 601, '蓝牙': 3482, 'zwj': 271, '三次': 407, '合二为一': 1286, '携带': 2289, '能存': 3401, '碎片': 3154, '垃圾': 1435, '烦恼': 2854, '非常适合': 3974, '商务人士': 1357, '最合适': 2497, '昨天下午': 2442, '采购': 3884, '痒痒': 3016, '不错呀': 539, '妹妹': 1655, '当初': 1936, '我要': 2117, '总掉': 2043, '太薄': 1570, '今天上午': 707, '碾碎': 3157, '对华': 1744, '动心': 1096, '备货': 1465, '为娘': 605, '不起': 532, '接茬': 2264, '火红': 2836, '低于': 783, '打字': 2158, '痛快': 3020, '我手': 2112, '没带': 2740, '生前': 2943, '冰冷': 965, '水泥': 2720, '北京': 1116, '耽误': 3385, '进门': 3796, '描述': 2271, '完全一致': 1689, '较差': 3712, '最初': 2495, '6999': 123, '两千元': 564, '单个': 1140, '浑然一体': 2790, '比例': 2691, '合理': 1287, '手握': 2139, '美观大方': 3346, '大过年': 1527, '选出': 3834, '兜里': 891, 'a11': 146, '全球': 900, '最牛': 2510, '近几年': 3748, '毫安': 2710, '块钱': 1433, '不贵': 530, '信得过': 833, '强调': 1935, '天半': 1535, '太重': 1574, '加完': 1087, '强太多': 1930, '国产': 1402, '浮夸': 2791, '价值': 744, '昨天上午': 2441, '八点': 908, '尽量': 1791, '买薄': 645, '盛传': 3048, '个人观点': 584, '两分钟': 563, '奋斗': 1591, '兴奋': 927, '充不上': 868, '51': 88, 'ipxr': 198, '10050': 6, '5689': 96, '着手': 3131, '传输': 770, '啊哈': 1362, '查验': 2622, '某人': 2616, '买膜': 644, '圣诞礼物': 1416, '年末': 1876, '超正': 3652, '寿命': 1756, '百分百': 3040, '心心念念': 2007, '管控': 3241, '6h': 124, '5w': 107, '输出': 3714, '另配': 1251, '功率': 1078, '10w': 9, '5199': 89, '宣传': 1724, '一摸': 338, '新一代': 2352, '一箱': 372, '劲酒': 1103, '补肾': 3506, '振动': 2225, '调到': 3600, '公认': 912, '怀疑': 2029, '抱怨': 2189, '储存': 857, '不停': 460, '储蓄': 858, '人面': 703, '弟弟': 1922, '更爽': 2487, '尿布': 1792, '挺高': 2233, '童鞋': 3199, '现场': 2929, '用量': 2973, '损耗': 2239, '价位': 742, '文章': 2349, '包括': 1110, '打分': 2157, '代替': 726, '很困': 1961, '注意力': 2775, '手后': 2132, '仔细检查': 722, '处于': 1458, '后花': 1310, '十多分钟': 1122, '低等': 786, '实际效果': 1720, '最坑': 2499, '祖传': 3163, '通病': 3845, '不可避免': 471, '受太多': 1235, '山里': 1808, '下回': 432, '统合': 3299, '应用程序': 1888, '无乐': 2371, '屋省': 1794, 'flagship': 170, '压着': 1170, '易断': 2431, '很筒': 1981, '清洁': 2811, '广告界': 1880, '齐备': 4073, '描写': 2270, '例如': 807, '苹果电脑': 3467, 'os': 223, '链条': 3907, '感觉得到': 2092, 'android': 155, '理解': 2938, '根刷': 2629, '下放': 436, '体质': 793, '好缘': 1640, '呼叫': 1331, '全体': 894, '说点': 3593, '还给': 3762, '已有': 1834, 'sim': 246, '之选': 622, '很合手': 1960, '典型': 937, '第二部': 3217, '适用': 3830, '睡觉': 3132, '屏险': 1803, '绑定': 3286, '请教': 3597, '原厂': 1182, '是非': 2450, '重手': 3891, '明亮': 2427, '实用性': 1717, '套壳': 1595, '6199': 113, '注重': 2777, '买错': 649, '上个月': 414, '2108': 39, '损坏': 2237, '一星': 342, '加入': 1084, '时降': 2426, '二线': 660, '城市': 1437, '没落': 2758, '恶心': 2057, '这一星': 3766, '十天': 1123, '报废': 2187, '我败': 2119, '运营商': 3743, '见识': 3527, '天降': 1540, '上班族': 425, '心在': 2004, '滴血': 2831, '亏了': 662, '六百': 916, '心好': 2005, '七天': 389, '恭喜': 2055, '杀熟': 2585, '闹心': 3924, '星配': 2438, '24': 41, '没动': 2733, '回头': 1388, '专门店': 549, '验货': 4029, '名副其实': 1299, '砖头': 3144, '厕所': 1171, '5699': 97, '客户': 1721, '哑巴': 1348, '说好': 3588, '双待纳': 1204, '忽悠': 2025, '两周': 567, '辣鸡': 3717, '老是': 3361, '刚过': 1037, '直降': 3056, '日子': 2405, '可真会': 1269, '倒霉': 840, '再也不会': 951, '暴力': 2472, '苹果公司': 3465, '藐视': 3485, '法律': 2771, '法庭': 2770, '自动开机': 3417, '没买时': 2727, '安卓好': 1680, '好卡': 1621, '正式版': 2665, '有没有': 2539, 'phone': 226, '卡里': 1161, '说明书': 3591, '套路': 1598, '卧槽': 1163, '秀得': 3169, '头皮发麻': 1584, '祝你们': 3164, '生意兴隆': 2946, '疑似': 3013, '过要': 3740, '糟心': 3253, '爱答不理': 2883, '口有': 1245, '七百': 392, '百分之': 3033, '兄弟': 867, '期降': 2559, '真棒': 3118, '一下子': 277, '鄙视': 3873, '幅度': 1861, '减价': 979, '极差': 2602, '促销': 817, '玩炉': 2923, '石掉': 3139, '诚意': 3579, '阳光': 3933, '围观': 1401, '九百': 628, '通不过': 3841, '略恶': 3012, '转换器': 3694, '赞扬': 3631, '店家': 1891, '撒谎': 2301, '耳机线': 3382, '圆头': 1414, '算了算': 3237, '太次': 1561, '5200': 90, '蜗牛': 3495, '最丑': 2489, '伤心': 772, '派件': 2782, '收件人': 2311, '活该': 2781, '买换': 642, '无忧': 2382, '玩意': 2920, '抵制': 2190, '美国': 3337, '八小时': 907, '耍猴': 3370, '搞错': 2285, '徐州': 1997, '安徽': 1685, '螺丝': 3498, '赠品': 3632, '送手': 3818, '毛用': 2707, '跳水': 3686, '一个样': 286, '6100': 111, '6400': 117, '亏大': 663, '搭理': 2286, '魔鬼': 4052, '挺厚': 2227, '狗屎': 2914, '第一批': 3208, '领券降': 4004, '骂人': 4026, '到期': 1056, '不续': 521, '玩游': 2921, '宝宝': 1703, '慎入': 2097, '别说': 1047, '莫非': 3476, '成水': 2107, '无力': 2373, '滑动': 2816, '石锤': 3141, '怎么办': 2032, '轻轻': 3710, '一碰': 368, '不怎么样': 495, '极其': 2600, '恶劣': 2056, '方式': 2366, '请问': 3598, '0022': 1, '3799': 60, '无货': 2398, '抢光': 2180, '欺诈': 2654, '4699': 70, '4399': 65, '动过手脚': 1101, '出事': 1000, '末路': 2563, '一万年': 273, '声音洪亮': 1454, '为数不多': 606, '方法': 2367, '厂商': 1166, '谈不上': 3603, '很坑': 1962, '含泪': 1316, '加钱': 1092, '被迫': 3514, '凉快': 977, '怎么回事': 2033, '近视': 3750, '摄单': 2293, '我能': 2116, '为奴': 604, '拒绝': 2205, '面前': 3978, '杠精': 2589, '手整': 2140, '新换': 2357, '一分': 301, '连个': 3799, '完跌': 1697, '星给': 2437, '知乎': 3135, '鸡卡': 4054, '看个': 3079, '没用到': 2753, '重启': 3888, '新买': 2353, '百分之四': 3039, '二月': 659, '稀烂': 3176, '维修': 3302, '能否': 3399, '文字游戏': 2348, '看清楚': 3095, '没见': 2759, '取卡针': 1231, '可说': 1273, '售后服务': 1355, '一生': 359, '你妹': 800, '一前': 305, '领券减': 4003, '800': 138, '傻子': 859, '凉凉': 976, '帮别人': 1855, '究竟': 3184, '跌成': 3674, '满满的': 2826, '没爱': 2751, '奇葩': 1588, '制度': 1059, '过期': 3735, '死活': 2675, '要花': 3525, '5k': 104, '服气': 2551, '气笑': 2714, '七月': 391, '一百多': 362, '对方': 1749, '常常': 1857, '完出': 1690, '损失': 2238, '6399': 115, '还价': 3754, '看脸': 3099, '千万': 1127, '乒乒乓乓': 625, '婆婆': 1660, 'luan': 208, '星是': 2435, '两条': 573, '热乎': 2858, '可真快': 1270, '等于': 3221, '大爷': 1523, '扯淡': 2167, '卡着': 1159, '石沉大海': 3140, '有够': 2530, '没送': 2765, '全是': 899, '昧着良心': 2439, '这货': 3785, '人人喊打': 687, '美帝': 3340, '红富士': 3262, '相册': 3060, '答非所问': 3228, '办实事': 1073, '一查': 347, '去年': 1192, '十一分': 1119, '太差': 1554, '阴阳': 3934, '没过': 2764, '真有': 3116, '别买': 1043, '以来': 740, '口气': 1246, '嚣张': 1374, '行为': 3501, '烂野': 2852, '天价': 1533, '需谨慎': 3963, '电话卡': 2994, '耳线': 3383, '锤子': 3909, '五一': 664, 'xr64': 267, '4780': 71, '劳资': 1105, '4980': 77, '找下': 2169, '国版': 1407, '费电': 3626, '好不好': 1610, '经销商': 3284, '图片吧': 1413, '有点儿': 2542, '突突': 3190, '山寨': 1807, '可真': 1268, '中招': 593, '天掉': 1537, '留心': 3009, '基于': 1438, '经历': 3278, '从此以后': 718, '过大': 3730, '多点': 1490, '一千块': 309, '好气': 1635, '绿线': 3306, '6499': 118, '功夫': 1076, '全年': 897, '信心': 834, '磕痕': 3158, '认栽': 3552, '买价': 636, '人理': 697, '时安卓': 2419, '买贵': 647, '4888': 75, '白白': 3027, '得京豆': 1998, '太少': 1553, '更少': 2480, '沉破': 2724, '1900': 31, '没意思': 2744, '基带': 1439, '因特尔': 1399, '堪忧': 1443, '请人': 3596, '多话': 1492, '太坑': 1545, '转眼': 3695, '维权': 3304, '竞争': 3197, '答复': 3227, '员乱': 1326, '私自': 3170, '处置': 1462, '差劲': 1826, '16': 23, '非得': 3975, '成个': 2102, '英特尔': 3463, '网巨慢': 3322, '废物': 1893, '差到': 1825, '货时': 3610, '伤透': 775, '仍然': 711, '重复': 3889, '老客户': 3360, '机器人': 2576, '负星': 3607, '贬值': 3617, '牛批': 2894, '原价': 1179, '七八天': 386, '网好': 3321, '五天': 666, '换货': 2252, '修要': 839, '寄过去': 1737, '挤压': 2224, '断触': 2351, '一来': 345, '假货': 844, '花样': 3457, '拆过': 2195, '真丑': 3106, '丑到': 541, '爆炸': 2873, '人用': 699, '有损': 2536, '烫手': 2857, '已换': 1833, '上门': 427, '取件': 1230, '纸箱装': 3269, '木有配': 2560, '内有': 947, '支付': 2308, '银行卡': 3906, '明明': 2429, '办理': 1075, '花屏': 3456, '返修': 3752, '真亏': 3107, '一号': 316, '对带': 1745, '市内': 1837, '第三天': 3210, '己经': 1832, '莫名': 3473, '伤感': 773, '安好': 1684, '这鸡': 3789, '跌价': 3673, '看吧': 3087, '星斗': 2434, '勿购': 1109, '无爱': 2388, '真牛': 3121, '刚开': 1034, '硬伤': 3149, '龟速': 4074, '真相': 3123, '退款': 3813, '字体': 1665, '一笔': 371, '吃枣': 1282, '药丸': 3471, '一千': 308, '最亏': 2492, '5300': 92, '机主': 2573, '回家': 1389, '途径': 3840, '太深': 1563, '会卡屏': 764, '附近': 3936, '首发': 4020, '前个': 1066, '一件': 291, '事换': 652, '脑仁疼': 3406, '降得': 3939, '心寒': 2006, '平衡': 1872, 'gps': 174, '变相': 1243, '故意': 2328, '期后': 2553, '立即': 3196, '送点': 3820, '经常性': 3280, '壹星': 1457, '撕过': 2303, '6099': 110, '苍蝇': 3459, '第十天': 3220, '花钱买': 3458, '报价': 2186, '第十六': 3219, '插孔': 2282, '故障': 2329, '反厂': 1208, '国行机': 1409, '露天': 3967, '路口': 3682, '便宜货': 814, '血亏': 3499, '父母': 2885, '塞塞': 1446, '一用券': 360, '没网': 2756, '纸有': 3268, '再换个': 953, '见过': 3528, '666666': 122, '填充': 1447, '玩儿': 2918, '摇一摇': 2296, '第八天': 3218, '五月': 669, '三号': 400, '四号': 1377, '二十块': 655, '吃一堑长一智': 1279, '国产机': 1405}

len(words_bag)

4075

import pandas as pd
# pd.set_option('display.max_columns', None)  # 添加这行代码可以显示所有列，如果讲None改成500，则表示可最多显示500列
# pd.set_option('display.max_rows', None)  # 添加这行代码可以显示所有行，如果讲None改成500，则表示可最多显示500行
pd.DataFrame(X).head()

5 rows × 4075 columns

4.目标变量提取

y = df['评价']
y.head()

0    1
1    1
2    1
3    1
4    1
Name: 评价, dtype: int64

2.2 神经网络模型的搭建与使用

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=1)

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp =MLPClassifier()  # 因为模型运行具有随机性，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)
mlp.fit(X_train, y_train)

MLPClassifier()

MLPClassifier()

y_pred = mlp.predict(X_test)
print(y_pred)  # 因为模型运行具有随机性，所以这里得到的结果可能和书上的略有不同，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)

[1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0
 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1
 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1]

a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame 
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y_test)
a.head()

# 获取预测准确度
from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
score

0.9814814814814815

# 通过模型自带的score()函数也可以获取预测准确度
mlp.score(X_test, y_test)

0.9814814814814815

# 自我体验
comment = input('请输入您对本商品的评价：')
comment = [' '.join(jieba.cut(comment))]
print(comment)
X_try = vect.transform(comment)
y_pred = mlp.predict(X_try.toarray())
print(y_pred)

请输入您对本商品的评价：敏感肌也能用
['敏感 肌 也 能 用']
[0]

# 朴素贝叶斯模型对比
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train,y_train)

y_pred = nb_clf.predict(X_test)
print(y_pred)

from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(score)

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1
 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1]
0.8703703703703703

拓展研究

心得体会