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)-优快云博客

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介绍资料

以下是一份关于《Python+百度千问大模型微博舆情分析预测与情感分析可视化》的任务书模板，结合自然语言处理（NLP）与数据可视化技术设计，供参考：

任务书：Python+百度千问大模型微博舆情分析预测与情感分析可视化

一、项目背景与目标

微博作为中国最大的社交媒体平台之一，每日产生海量用户评论与热点话题，是舆情监测的重要数据源。本项目利用Python结合百度千问大模型（QianWen LLM）对微博文本进行情感分析（正面/负面/中性），挖掘公众对热点事件的情感倾向，并通过可视化技术（如Matplotlib、ECharts）生成动态舆情报告，辅助政府、企业或媒体机构快速响应舆情危机、优化传播策略。

目标：

实现微博文本的自动化情感分类（基于千问大模型微调）。
构建舆情预测模型，分析情感趋势（如负面情绪扩散速度）。
设计交互式可视化看板，支持多维度（时间、关键词、用户群体）舆情分析。
提供API接口供第三方系统调用（如舆情预警系统）。

二、项目任务分解

1. 数据采集与预处理

任务1.1：微博数据采集
- 数据源：
  - 通过微博开放API（如Weibo Open API）或爬虫（需遵守《微博服务使用协议》）获取指定话题（如#某品牌新品发布#）下的用户评论。
  - 采集字段：评论内容、发布时间、用户ID、点赞数、转发数、评论来源（Web/App）。
- 采集策略：
  - 实时采集：针对突发舆情事件，按分钟级频率抓取最新评论。
  - 历史回溯：采集过去30天内相关话题的评论数据。
任务1.2：数据清洗与标注
- 清洗规则：
  - 去除重复评论、广告、URL链接、特殊符号（如表情符号需保留或转换为文本描述）。
  - 过滤低质量数据（如字数少于10字的评论）。
- 情感标注：
  - 人工标注少量样本（1000条）作为训练集，标注标签为正面、负面、中性。
  - 使用千问大模型生成弱监督标注数据（通过提示词工程生成情感判断）。

2. 情感分析模型构建

任务2.1：模型选择与微调
- 基础模型：百度千问大模型（QianWen-7B/14B，根据硬件资源选择）。
- 微调策略：
  - 全量微调：在标注数据上微调整个模型（适用于数据量充足场景）。
  - LoRA（低秩适配）：仅训练少量参数以降低计算成本（适用于资源有限场景）。
- 提示词工程：
  - 设计情感分析提示词模板，例如：
    “以下微博评论表达了怎样的情感？请回答‘正面’、‘负面’或‘中性’。评论：{text}”
任务2.2：模型评估与优化
- 评估指标：
  - 准确率（Accuracy）、F1-Score（针对类别不平衡数据）。
  - 人工抽样验证（随机抽取100条模型预测结果进行人工复核）。
- 优化方向：
  - 针对网络用语（如“绝绝子”“yyds”）扩充训练数据。
  - 引入领域适配（如财经、娱乐舆情的不同情感表达方式）。

3. 舆情预测与趋势分析

任务3.1：情感时间序列分析
- 数据聚合：
  - 按小时/日统计正面、负面、中性评论数量，生成时间序列数据。
- 趋势预测：
  - 使用Prophet或LSTM模型预测未来24小时情感分布变化。
  - 识别情感突变点（如负面评论突然激增）。
任务3.2：关键词与用户群体分析
- 关键词提取：
  - 使用TF-IDF或TextRank算法提取高频负面关键词（如“质量差”“服务态度恶劣”）。
- 用户画像：
  - 按用户属性（如认证用户/普通用户、粉丝量）分析情感分布差异。

4. 可视化系统开发

任务4.1：可视化设计
- 核心图表：
  - 情感趋势折线图：展示正面/负面情绪随时间变化。
  - 词云图：突出高频负面关键词。
  - 用户情感分布饼图：按用户类型（如大V/普通用户）展示情感占比。
  - 地理热力图：若数据包含地理位置，展示地域情感差异。
- 交互功能：
  - 时间范围筛选（如查看某日舆情）。
  - 关键词搜索（如聚焦特定话题的情感分析）。
任务4.2：技术实现
- 前端框架：
  - 使用ECharts（JavaScript库）或PyQt（Python桌面应用）开发可视化看板。
- 后端服务：
  - Flask/FastAPI提供RESTful接口，返回JSON格式分析结果供前端调用。

5. 系统集成与部署

任务5.1：API接口开发
- 接口功能：
  - POST /api/analyze：接收微博文本，返回情感分析结果（JSON格式）。
  - GET /api/trend?topic=xxx：返回指定话题的情感趋势数据。
- 接口文档：
  - 使用Swagger生成API文档，明确请求/响应参数。
任务5.2：部署方案
- 本地部署：
  - 使用Docker容器化部署模型服务与可视化应用。
- 云部署：
  - 部署至百度智能云BCE，利用其GPU资源加速模型推理。

三、项目交付物

技术文档：
- 系统设计文档（含架构图、数据流图）。
- 模型训练与评估报告（含准确率、F1-Score等指标）。
源代码：
- 数据采集脚本（Python爬虫/API调用代码）。
- 情感分析模型微调代码（基于PaddlePaddle/PyTorch）。
- 可视化前端代码（HTML/JavaScript或PyQt）。
可视化看板：
- 交互式Web页面或桌面应用，支持实时舆情监控。
API服务：
- 可调用的RESTful接口（含测试用例）。

四、时间计划

阶段	时间	任务内容
需求分析与设计	第1周	确定数据采集范围、情感分类标准、可视化需求
数据准备	第2周	完成数据采集、清洗与标注
模型开发	第3-4周	微调千问大模型，完成情感分析功能
预测与可视化	第5周	实现舆情预测算法与可视化看板开发
集成与测试	第6周	部署API服务，进行端到端测试与优化