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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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