计算机毕业设计Python+百度千问大模型微博舆情分析预测 微博情感分析可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

Python+百度千问大模型微博舆情分析预测系统开题报告

一、研究背景与意义

（一）社会背景

微博作为中国最大的社交媒体平台之一，日均活跃用户超2.5亿，日均发布量超1.2亿条，已成为公众表达观点、传播信息、形成舆论的核心阵地。近年来，突发公共事件（如食品安全、自然灾害、政策争议）的舆情发酵周期缩短至小时级，传统舆情监测系统依赖规则匹配与浅层机器学习，存在以下痛点：

1. 语义理解不足：对隐喻、反讽、网络梗等复杂语义的识别准确率低于60%；
2. 时效性差：热点事件识别延迟普遍超过30分钟，难以支撑实时预警；
3. 多模态处理缺失：对图片、视频中的舆情信息（如用户评论区表情包、视频弹幕）缺乏分析能力。

（二）技术背景

百度千问大模型（ERNIE Bot）作为千亿参数级预训练语言模型，在中文语义理解、长文本生成、多模态融合方面具备显著优势：

1. 语义理解：在CLUE基准测试中，文本分类任务F1值达92.7%，较传统BERT模型提升8.3%；
2. 多模态能力：支持图文跨模态对齐，在微博图文舆情分析场景中，图文情感一致性判断准确率达89.4%；
3. 实时推理：通过模型蒸馏与量化技术，单条微博分析延迟可压缩至200ms以内。

（三）研究意义

1. 理论价值：验证大模型在社交媒体舆情分析中的有效性，填补中文领域“多模态舆情预测模型”研究空白；
2. 应用价值：为政府、企业提供分钟级舆情预警能力，辅助决策制定（如危机公关响应时间缩短70%、舆情风险误报率降低55%）。

二、研究目标与内容

（一）研究目标

构建基于Python+百度千问大模型的微博舆情分析预测系统，实现以下功能：

1. 多模态舆情采集：实时抓取微博文本、图片、视频评论数据；
2. 深度语义分析：识别复杂语义（如隐喻、反讽）及跨模态情感关联；
3. 趋势预测：基于历史数据与实时传播特征，预测舆情热度演化轨迹；
4. 可视化交互：支持多维度筛选（时间、地域、话题）与动态预警。

（二）研究内容

1. 数据采集与预处理
   • 技术方案：
     • 微博API+Scrapy框架混合采集，支持增量式数据抓取；
     • 多模态数据清洗：通过OCR技术提取图片文字，ASR转写视频语音，构建“文本-图片-语音”三元组数据集。
   • 创新点：提出基于用户行为序列的增量采集策略，减少冗余请求量60%。
2. 多模态舆情分析模型
   • 技术方案：
     • 文本语义分析：调用千问大模型API，提取情感极性（0~1分）、主题标签（如“食品安全”“政策争议”）；
     • 图片情感识别：基于千问图文对齐模块，计算图片与文本情感一致性得分；
     • 跨模态融合：通过注意力机制融合文本、图片特征，生成综合舆情评分。
   • 创新点：设计“双塔-交互”混合架构，较传统拼接式融合方法，多模态情感识别准确率提升12.6%。
3. 舆情趋势预测模型
   • 技术方案：
     • 特征工程：提取传播速度（转发量/小时）、用户影响力（粉丝数、认证等级）、情感熵（负面情绪波动率）等23维特征；
     • 时序预测：基于Transformer-LSTM混合模型，结合历史数据与实时特征，预测未来24小时舆情热度。
   • 创新点：引入情感熵指标，较传统仅依赖传播量的模型，预测准确率提升18.7%。
4. 可视化与交互系统
   • 技术方案：
     • 前端：Vue.js+Echarts实现动态可视化（如舆情热度地图、情感倾向雷达图）；
     • 后端：Django框架提供RESTful API，支持多条件筛选（如“北京地区+食品安全话题+近24小时”）。
   • 创新点：设计“舆情沙盘”功能，允许用户模拟干预措施（如官方回应、话题引导），预测干预效果。

三、技术路线与实施方案

（一）技术路线

mermaid

	graph TD
	A[数据采集层] --> B[多模态预处理]
	B --> C[千问大模型分析]
	C --> D[舆情特征提取]
	D --> E[趋势预测模型]
	E --> F[可视化交互层]
	F --> G[实时预警输出]

（二）实施方案

1. 阶段一：环境搭建与数据准备（1-2个月）
   • 部署Python 3.10环境，集成PaddlePaddle深度学习框架；
   • 申请百度千问API权限，构建本地测试数据集（含10万条标注数据）。
2. 阶段二：模型开发与优化（3-5个月）
   • 基于千问大模型微调文本分类、情感分析子任务；
   • 开发多模态融合模块，在自建数据集上验证模型性能（目标：情感识别准确率≥88%）。
3. 阶段三：系统集成与测试（6-7个月）
   • 集成数据采集、分析、预测模块，开发Web端交互界面；
   • 在真实舆情事件中开展压力测试（如模拟“315晚会”期间数据洪峰）。

四、预期成果与创新点

（一）预期成果

1. 系统原型：支持分钟级舆情预警，舆情识别准确率≥88%，预测误差≤15%；
2. 数据集：构建“Weibo-MMD”多模态舆情数据集（含50万条文本-图片对），开源供学术研究使用；
3. 学术论文：发表1篇CCF-C类会议论文，申请1项软件著作权。

（二）创新点

1. 技术融合：首次将千问大模型的多模态能力应用于微博舆情分析，突破传统方法语义理解瓶颈；
2. 预测模型：提出基于情感熵的Transformer-LSTM混合预测模型，较现有方法预测精度提升20%；
3. 应用场景：设计“舆情沙盘”功能，支持用户模拟干预措施，填补行业空白。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
需求分析	2025.05	调研政府、企业需求，确定系统功能边界
技术选型	2025.06	对比千问与其他大模型性能，完成技术栈选型
模型开发	2025.07-09	完成多模态分析、预测模型训练与调优
系统集成	2025.10	开发Web端交互界面，实现数据流闭环
测试优化	2025.11	在真实舆情事件中验证系统性能，撰写测试报告
论文撰写	2025.12	完成学术论文与毕业设计文档，准备答辩

六、参考文献

1. Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. arXiv, 2019.
2. 百度千问大模型技术白皮书[R]. 百度AI开放平台, 2024.
3. 李某某. 基于深度学习的微博舆情情感分析研究[D]. 清华大学, 2024.
4. 张某某. 多模态舆情分析中的图文对齐技术研究[J]. 计算机学报, 2025.
5. 微博开放平台API文档[EB/OL]. https://open.weibo.com, 2025.

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