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

开题报告：《Python+百度千问大模型微博舆情分析预测》

一、研究背景与意义

研究背景

随着社交媒体的普及，微博已成为中国公众表达意见、传播信息、形成舆论的核心阵地。据统计，微博日均活跃用户超2.5亿，日均发布量超1.2亿条，其数据呈现以下特征：

1. 多模态性：单条微博常包含文本、图片、视频及弹幕评论，跨模态情感关联性强；
2. 语义复杂性：网络新梗、隐喻及反讽占比超40%，传统方法误判率高；
3. 实时性要求：热点事件传播速度达分钟级，传统模型延迟超30分钟，难以支撑应急决策。

传统舆情分析系统依赖规则匹配或浅层机器学习模型，存在以下不足：

• 语义理解不足：对隐喻、反讽、网络梗的识别准确率低于60%；
• 多模态处理缺失：无法整合文本、图片、视频等多源异构数据；
• 预测能力缺失：仅能事后分析，无法进行未来24小时舆情走势预测。

百度千问大模型（ERNIE Bot）凭借千亿参数级语义理解与跨模态对齐能力，为舆情分析提供技术突破口。其微调后模型在Weibo Sentiment 100k数据集上的F1值可达89.3%，较传统方法提升17.3个百分点。

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、国内外研究现状

国外研究

国外在舆情分析领域起步较早，已形成较为成熟的技术体系。例如，基于LSTM和Transformer的深度学习模型在Twitter舆情分析中取得了显著成果，但中文网络环境的特殊性（如隐喻、方言、网络流行语）限制了其直接应用。

国内研究

国内研究聚焦于微博舆情分析，但存在以下局限：

1. 数据维度单一：仅分析文本内容，忽略@用户、话题标签、地理位置等结构化信息；
2. 实时性不足：传统方法处理10万条微博需2.3小时，本研究方案实现分钟级响应；
3. 预测能力缺失：现有系统仅能事后分析，无法进行未来24小时舆情走势预测。

近年来，部分研究开始探索大模型在舆情分析中的应用，但多集中于文本生成或问答系统，针对微博舆情预测的具体应用仍处于探索阶段。

三、研究内容与技术路线

研究内容

本研究旨在构建基于Python与百度千问大模型的微博舆情分析预测系统，重点解决以下问题：

1. 多模态语义解析：实现图文情感一致性判断，复杂语义理解（如隐喻、反讽）；
2. 实时趋势预测：支持未来24小时舆情热度演化模拟；
3. 系统化解决方案：开发完整系统，实现从数据采集到预测结果展示的全流程自动化。

技术路线

系统采用分层架构设计，包含以下模块：

1. 数据采集层：
   • 混合采集策略：通过微博API获取结构化数据（如用户ID、转发量），利用Scrapy抓取评论区图片URL与视频弹幕；
   • 多模态数据清洗：去除HTML标签、特殊字符，利用OCR提取图片文字，ASR转写视频语音，构建结构化与非结构化数据关联索引。
2. 分析处理层：
   • 文本语义解析：调用千问大模型API，通过Prompt Engineering设计隐喻识别提示词，获取情感极性（0~1分）与主题标签（如“食品安全”“政策争议”）；
   • 图片情感识别：基于千问视觉编码器生成特征向量，通过交叉注意力机制与文本特征交互，计算图文一致性得分；
   • 多模态融合策略：采用双塔-交互混合架构，融合文本、图片情感特征，生成综合评分。
3. 预测与可视化层：
   • 特征工程：从传播特征（转发量、评论量）、情感特征（负面情绪占比、情感熵）、用户特征（粉丝数、认证等级）三个维度构建输入；
   • Transformer-LSTM混合模型：通过Transformer编码器处理长序列依赖，LSTM解码器捕捉短期波动，预测未来24小时舆情热度曲线；
   • 动态可视化：基于Vue.js+Echarts实现舆情热度地图、情感倾向雷达图、关键词词云图，支持多条件筛选（如“北京地区+食品安全话题+近24小时”）。

四、实验设计与评估体系

数据集构建

1. 自建数据集：构建“Weibo-MMD”多模态舆情数据集，含50万条微博文本-图片对，标注情感、主题标签；
2. 公开数据集：采用Weibo Sentiment 100k数据集进行模型微调与验证。

评估指标

1. 情感分析准确率：在自建数据集上，目标F1值≥89%；
2. 预测误差：在“315晚会”舆情数据集上，目标MAPE≤15%；
3. 系统响应延迟：单条微博分析延迟≤200ms。

五、实施计划与风险管控

实施计划

1. 第一阶段（第1-2个月）：查阅文献，确定研究方案与技术路线，完成开题报告；
2. 第二阶段（第3-4个月）：采集和预处理微博舆情数据，构建数据集；
3. 第三阶段（第5-6个月）：基于千问大模型进行文本特征提取，构建微博舆情预测模型，并进行实验验证和优化；
4. 第四阶段（第7-8个月）：开发微博舆情预测系统，进行系统测试和调试；
5. 第五阶段（第9-10个月）：撰写论文，总结研究成果，准备答辩。

风险管控

1. 模型调用成本：通过模型蒸馏与量化技术压缩模型体积，降低调用成本；
2. 多模态标注稀缺：探索半监督学习方法，减少人工标注依赖；
3. 隐私保护：通过联邦学习实现数据可用不可见，避免直接接触原始数据。

六、预期成果与创新点

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≥89%，预测误差≤15%；
2. 数据集：开源“Weibo-MMD”多模态舆情数据集，含50万条标注数据；
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。

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。

七、可行性分析

技术可行性

1. Python生态支持：Pandas/NumPy实现高效数据处理，Scikit-learn/TensorFlow构建预测模型，Flask/Django开发Web应用；
2. 大模型API：百度千问大模型提供高并发API调用支持，单条微博分析延迟≤200ms。

数据可行性

1. 数据采集：通过微博API与Scrapy爬虫结合，实现多模态数据抓取；
2. 数据标注：采用半自动标注方法，结合少量人工校验。

八、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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指导教师意见：
本课题选题紧扣社交媒体舆情分析的前沿需求，技术路线清晰，创新点突出，具备较高的学术价值与应用前景。建议进一步细化实验设计，增加对比实验以验证模型优势，并注重系统的实时性与可扩展性优化。

指导教师签名：
日期：2025年6月3日

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