计算机毕业设计Python深度学习微博舆情分析系统 微博可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

Python深度学习微博舆情分析系统技术说明

一、系统概述

本系统是基于Python语言和深度学习技术构建的微博舆情分析系统，旨在自动采集微博数据，进行高效的数据预处理，并运用深度学习模型完成情感分析、主题提取等舆情分析任务，最终以直观的可视化形式展示分析结果，为政府、企业等机构提供精准的舆情监测与分析支持。

二、开发环境与技术选型

（一）开发环境

• 操作系统：Windows 10/Linux（Ubuntu）
• 编程语言：Python 3.8及以上
• 开发工具：PyCharm
• 数据库：MySQL，用于存储采集到的微博数据及分析结果

（二）技术选型

• 深度学习框架：PyTorch，因其灵活性高、易于调试，且拥有丰富的预训练模型资源，如BERT、RoBERTa等，适用于文本分析任务。
• 数据采集工具：利用Python的requests库和微博API接口，实现微博数据的自动化采集。
• 文本处理库：jieba用于中文分词，re库进行正则表达式匹配以去除噪声信息。
• 可视化工具：Matplotlib、WordCloud和Flask框架。Matplotlib用于绘制情感分布图等统计图表，WordCloud生成词云图，Flask搭建Web应用实现可视化展示。

三、系统架构与功能模块

（一）系统架构

系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据预处理层、深度学习分析层和可视化展示层。各层之间通过

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项目案例

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