要解决“ASP.NET MVC网络应用中的ML.Net情感分析评论预测无法正常工作”的问题，你可以按照以下步骤进行修复：

1. 确保你已正确安装了ML.Net以及其依赖项。可以使用NuGet包管理器来安装ML.Net。

2. 确保你的模型训练和评估过程正常运行，并产生了正确的模型文件。你可以在训练和评估过程中添加一些日志输出，以确保模型训练和评估过程没有错误。

3. 确保你的评论数据与你的模型训练数据具有相同的特征和预处理。例如，如果你在模型训练过程中使用了某种文本预处理方法（例如去除停用词、词干提取等），你需要在预测评论之前对评论进行相同的预处理。

4. 确保你的ASP.NET MVC应用正确加载了模型文件。你可以在应用启动时加载模型文件，并将其存储在一个全局变量中，以便在需要预测评论时使用。

以下是一个可能的解决方案示例：

1. 在你的ASP.NET MVC应用中创建一个名为SentimentAnalysisService的服务类，用于加载和使用ML.Net模型文件。

using Microsoft.ML;
using System.IO;

public class SentimentAnalysisService
{
    private readonly PredictionEngine _predictionEngine;

    public SentimentAnalysisService()
    {
        var mlContext = new MLContext();
        var modelPath = "path/to/your/model.zip"; // 模型文件的路径

        using (var stream = new FileStream(modelPath, FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.Read))
        {
            var model = mlContext.Model.Load(stream, out var modelSchema);
            _predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine(model);
        }
    }

    public CommentPrediction PredictSentiment(string comment)
    {
        var commentData = new CommentData() { Comment = comment };
        var prediction = _predictionEngine.Predict(commentData);
        return prediction;
    }
}

2. 在你的控制器中使用SentimentAnalysisService来预测评论的情感。

public class HomeController : Controller
{
    private readonly SentimentAnalysisService _sentimentAnalysisService;

    public HomeController()
    {
        _sentimentAnalysisService = new SentimentAnalysisService();
    }

    public IActionResult Index()
    {
        return View();
    }

    [HttpPost]
    public IActionResult Predict(string comment)
    {
        var prediction = _sentimentAnalysisService.PredictSentiment(comment);
        return Json(prediction);
    }
}

3. 在你的视图中使用JavaScript和Ajax来发送评论并接收情感预测结果。

@{
    ViewData["Title"] = "Sentiment Analysis";
}

Sentiment Analysis


    
    Predict




@section scripts {
    
}

这是一个简单的示例，它假设你已经正确训练了ML.Net情感分析模型，并将其保存为名为model.zip的模型文件。你需要根据你自己的情况进行相应的修改和调整。