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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
运行截图
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