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介绍资料
《Python+百度千问大模型微博舆情分析预测系统》任务书
任务类型：科研开发/产学研项目
任务周期：2025年5月—2025年12月（共8个月）
委托单位：[填写单位名称]
承担单位：[填写团队/实验室名称]
项目负责人：[姓名]
技术顾问：[百度千问大模型技术专家（可选）]
一、任务目标
- 核心目标
- 构建基于Python+百度千问大模型的微博舆情分析预测系统，实现舆情信息从实时采集→多模态解析→情感主题建模→动态趋势预测→可视化预警的全流程自动化。
- 突破传统舆情分析在语义歧义消除（如网络流行语、方言）、多模态数据融合（文本+表情符号+传播链）、动态预测精度（24小时预测误差<8%）三大技术瓶颈。
- 交付成果
- 完成1套可部署的舆情分析系统（含4大模块：数据采集引擎、多模态分析模型、动态预测算法、可视化平台）。
- 输出2项知识产权成果：
- 核心算法：基于LoRA微调的千问大模型轻量化部署方案
- 软件著作：多模态舆情动态预测系统V1.0
- 发表2篇高水平论文（CCF B类或中文核心期刊）。
二、任务内容与技术指标
（一）模块化任务分解
| 任务模块 | 核心内容 | 技术指标 | 交付成果 |
|---|---|---|---|
| 1. 数据采集与预处理 | - 微博API v2.0接口调用（支持关键词/话题/用户定向采集） - 反爬虫对抗策略（IP池+UA轮换+验证码识别） - 多模态数据清洗（去重、降噪、方言转译） | - 采集速度：≥10万条/小时 - 数据清洗准确率：≥98% - 方言识别率：≥85%（川渝/粤语） | 数据采集引擎代码库+清洗规则配置表 |
| 2. 千问大模型微调 | - 基于LoRA的领域知识增强（医疗/教育/金融垂直领域） - 多任务学习框架（情感分类+主题挖掘+传播预测） - 模型轻量化部署（参数量压缩至1200万） | - 模型推理延迟：<1.2秒/1000条 - 情感分类准确率：≥92%（多分类任务） - 主题一致性：Coherence Score≥0.7 | 微调后的千问大模型权重文件+微调代码 |
| 3. 动态预测算法 | - 时序特征提取（情感极性序列、转发层级深度、用户影响力指数） - Transformer-LSTM混合预测模型 - 动态权重调整机制（突发舆情敏感度提升30%） | - 24小时预测误差：MAPE<8% - 实时响应延迟：<5分钟 - 预测置信度：≥90%（置信区间±5%） | 预测算法代码库+历史事件回溯报告 |
| 4. 可视化与预警 | - 舆情大屏（ECharts+PyQt5动态渲染） - 传播路径溯源（5级转发深度可视化） - 多级预警推送（企业微信/钉钉/短信） | - 可视化刷新频率：≤1分钟 - 预警准确率：≥95%（阈值可配置） - 并发用户数：≥100 | 可视化系统安装包+用户操作手册 |
（二）关键技术要求
- 多模态融合：
- 将文本（情感极性）、表情符号（语义映射表）、用户关系（PageRank影响力）、地理位置（区域热度）四类数据编码为1024维特征向量。
- 示例：处理微博“🔥这波操作666[赞]@XX大学”时，需解析：
- 🔥（热度权重+0.8）
- 666（情感强度+3.0）
- [赞]（正向标签）
- @XX大学（机构关联）
- 动态预测模型：
- 输入：时间序列化的舆情特征（每15分钟采样点）
- 输出：未来24小时的热度趋势曲线（置信区间标注）、情感极性演变、关键传播节点。
- 系统性能：
- 并发处理能力：支持10万用户同时在线分析
- 资源占用：CPU使用率≤70%，内存占用≤8GB（单节点部署）
三、任务进度安排
| 阶段 | 时间 | 关键任务 | 交付物 | 验收标准 |
|---|---|---|---|---|
| 1. 需求分析与方案设计 | 2025.05.01-05.31 | - 完成20家政企用户需求调研 - 确定医疗/教育/金融3大垂直领域场景 - 输出技术方案（含架构图、接口定义） | 需求规格说明书+技术方案文档 | 用户签字确认 |
| 2. 算法开发与模型训练 | 2025.06.01-09.30 | - 完成千问大模型LoRA微调（150万条标注数据） - 开发多模态特征提取器 - 构建Transformer-LSTM预测模型 | 模型权重文件+训练日志+代码库 | 模型通过5折交叉验证（准确率≥92%） |
| 3. 系统集成与测试 | 2025.10.01-11.30 | - 完成四大模块联调 - 开展压力测试（模拟百万级QPS） - 优化系统性能（延迟<5分钟） | 系统安装包+测试报告+部署手册 | 通过第三方机构性能评估 |
| 4. 成果验收与推广 | 2025.12.01-12.31 | - 完成用户验收测试（3家试点单位） - 申请软件著作权 - 撰写技术论文 | 验收证书+用户使用报告+论文草稿 | 用户满意度≥90%，论文录用 |
四、资源需求与保障
- 硬件资源：
- 开发服务器：4核16G（GPU可选NVIDIA A100）
- 测试环境：阿里云ECS（8核32G×3台，支持分布式压力测试）
- 数据资源：
- 微博开放平台API权限（企业级账号）
- 自建标注数据集：150万条微博（含情感标签、主题标签、传播关系）
- 技术保障：
- 百度千问大模型API调用权限（每日10万次免费额度）
- 专家支持：每月1次技术答疑（百度飞桨团队）
五、风险评估与应对
| 风险类型 | 风险描述 | 应对措施 |
|---|---|---|
| 数据质量风险 | 微博API返回数据存在噪声（如广告、垃圾信息） | 开发多阶段过滤规则（基于用户画像、内容特征、传播链） |
| 模型泛化风险 | 垂直领域数据不足导致领域适应性问题 | 采用迁移学习+领域数据增强（如医疗舆情加入药品名称词典） |
| 性能瓶颈风险 | 高并发场景下模型推理延迟超标 | 部署模型量化（FP16）并采用Redis缓存中间结果 |
| 政策合规风险 | 微博数据采集可能涉及隐私合规问题 | 匿名化处理用户ID，仅保留公开数据，遵循《个人信息保护法》 |
六、经费预算
| 项目 | 金额（万元） | 说明 |
|---|---|---|
| 硬件设备 | 8.0 | 开发服务器租赁、云资源费用 |
| 数据标注 | 5.0 | 150万条微博标注（人工+自动标注工具） |
| 模型训练 | 12.0 | 千问大模型API调用费用、GPU算力成本 |
| 测试验证 | 3.0 | 第三方性能测试、用户验收测试 |
| 论文发表 | 2.0 | 审稿费、差旅费 |
| 总计 | 30.0 |
项目负责人签字：___________________
委托单位审核意见：___________________
日期：2025年4月
任务书特点说明：
- 强技术落地性：明确模型参数量、推理延迟、预测误差等量化指标，确保可验收。
- 多场景适配：支持医疗、教育、金融3大垂直领域，增强系统通用性。
- 风险预控：针对数据质量、模型泛化、合规性等关键风险设计应对方案。
- 产学研结合：引入百度千问大模型技术专家支持，确保技术先进性。
运行截图
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