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基于Python与千问大模型的微博舆情分析

最新推荐文章于 2025-12-03 17:29:49 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-03 17:29:49 发布 · 939 阅读

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#课程设计 #大数据 #hadoop #python #开发语言 #百度 #hive

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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》的任务书模板，结合技术实现与业务需求设计，供参考：

任务书：基于Python与百度千问大模型的微博舆情分析与预测系统开发

一、项目背景与目标

微博作为国内主流社交媒体平台，每日产生海量舆情数据，涵盖社会热点、品牌口碑、突发事件等。传统舆情分析依赖人工标注与关键词匹配，存在效率低、语义理解不足等问题。本项目旨在利用Python的数据处理能力与百度千问大模型的自然语言理解（NLU）技术，构建一套自动化舆情分析预测系统，实现以下目标：

实时抓取微博舆情数据并完成清洗与结构化存储；
基于千问大模型实现情感分析、主题分类、事件提取等核心功能；
预测舆情热度趋势，识别潜在风险事件；
提供可视化看板，辅助政府/企业决策。

二、任务内容与分工

1. 数据采集与预处理（负责人：XXX）

任务内容：
- 使用Python爬虫框架（如Scrapy/Requests）采集微博公开数据（需遵守平台规则）；
- 通过微博开放API获取结构化数据（如话题、用户信息、转发链）；
- 数据清洗：去除噪声（广告、重复内容）、处理表情符号与网络用语；
- 数据存储：将结构化数据存入MySQL/MongoDB，非结构化文本存入文件系统。
技术工具：
- 爬虫：Scrapy、Selenium（模拟登录）；
- API：微博开放平台API；
- 清洗：Python（Pandas、Re正则表达式）。

2. 千问大模型集成与微调（负责人：XXX）

任务内容：
- 调用百度千问大模型API实现核心功能：
  - 情感分析：判断微博文本情感倾向（正面/负面/中性）；
  - 主题分类：识别舆情主题（如民生、娱乐、科技）；
  - 事件提取：从长文本中提取关键事件要素（时间、地点、人物）；
- 若需定制化需求，基于千问模型进行微调（需标注小样本数据集）；
- 优化模型调用效率（如批量请求、缓存机制）。
技术工具：
- 百度千问API/SDK；
- 微调框架：Hugging Face Transformers（可选）；
- 标注工具：Label Studio（用于人工标注样本）。

3. 舆情分析与预测模型开发（负责人：XXX）

任务内容：
- 情感趋势预测：基于历史情感数据训练时间序列模型（如Prophet、LSTM）；
- 热度预测：结合转发量、评论量、用户影响力等特征，预测未来24小时热度；
- 风险识别：通过关键词匹配与模型评分，标记高风险舆情（如群体性事件）；
- 模型评估：使用F1-score、MAE等指标验证效果。
技术工具：
- 时间序列分析：Pandas、Prophet；
- 机器学习：Scikit-learn、XGBoost；
- 深度学习：PyTorch/TensorFlow（若需复杂模型）。

4. 可视化与报警系统（负责人：XXX）

任务内容：
- 开发Web端可视化看板，展示：
  - 实时舆情热力图（按主题/情感分布）；
  - 热度趋势折线图；
  - 风险事件列表与预警信息；
- 实现自动报警功能：当风险评分超过阈值时，通过邮件/短信通知相关人员。
技术工具：
- 前端：ECharts/Pyecharts、Streamlit（快速原型）；
- 后端：Flask/Django（提供API接口）；
- 报警：SMTP邮件协议、Twilio短信API。

5. 系统集成与部署（负责人：XXX）

任务内容：
- 将各模块封装为独立服务（如数据采集服务、分析服务、可视化服务）；
- 使用Docker容器化部署，通过Kubernetes管理集群；
- 编写自动化脚本（如定时任务、日志监控）。
技术工具：
- 容器化：Docker、Docker Compose；
- 编排：Kubernetes（可选）；
- 调度：Airflow/Cron。

三、技术路线

数据层：Python爬虫+API采集 → MySQL/MongoDB存储；
分析层：千问大模型API → 情感/主题/事件分析 → 特征工程；
预测层：时间序列/机器学习模型 → 热度与风险预测；
应用层：Flask后端 + ECharts前端 → 可视化与报警。

四、交付成果

完整系统代码（GitHub仓库，含注释与文档）；
舆情分析预测模型（含训练数据与评估报告）；
可视化平台部署包与使用手册；
系统测试报告（含性能、准确率、响应时间等指标）；
项目总结PPT（含技术选型、难点解决方案、优化建议）。

五、时间计划

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1周	确定数据源、功能需求、API调用规范
环境搭建	第2周	部署Python开发环境、千问API测试
数据采集	第3周	完成爬虫/API对接与初步数据存储
模型开发	第4-5周	集成千问API，训练预测模型
可视化开发	第6周	完成前端页面与后端接口联调
系统测试	第7周	压力测试、模型调优、报警功能验证
验收交付	第8周	提交文档、部署上线、用户培训