温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！
温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！
温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！
技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
🍅文末获取源码联系🍅
🍅文末获取源码联系🍅
🍅文末获取源码联系🍅
感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人
信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！
感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人
介绍资料
以下是一份关于《Django + LLM大模型旅游评论情感分析系统》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术架构、功能模块及实施计划等内容：
任务书：基于Django与LLM大模型的旅游评论情感分析系统
一、项目背景
随着在线旅游平台（如携程、马蜂窝）的快速发展，用户生成的旅游评论数据呈爆炸式增长。这些评论中蕴含着用户对景点、酒店、餐饮等服务的真实情感倾向（积极/消极/中性），对商家改进服务和用户决策具有重要参考价值。然而，传统基于规则或小规模NLP模型的情感分析方法存在语义理解不足、多语言支持差等问题。
本项目旨在构建一个基于Django框架与LLM（大语言模型）的旅游评论情感分析系统，通过结合大模型的强大语义理解能力与Django的快速开发优势，实现高效、精准的评论情感分类与可视化分析，为旅游行业提供数据驱动的决策支持。
二、项目目标
1. 核心功能目标
- 情感分析准确性：在公开旅游评论数据集（如TripAdvisor、携程）上达到F1-Score ≥ 0.85（二分类任务）。
- 多语言支持：支持中英文评论的情感分析（扩展至其他语言）。
- 实时处理能力：单条评论分析响应时间 ≤ 500ms（基于LLM轻量化部署方案）。
2. 用户体验目标
- 提供Web端交互界面，支持评论批量上传、情感标签可视化（词云、柱状图）。
- 支持按景点、时间、情感类型等多维度筛选评论。
3. 技术目标
- 使用Django快速搭建后端服务，集成LLM模型（如Llama 3、Qwen、GPT-3.5 Turbo）。
- 实现模型轻量化部署（如ONNX量化、API调用优化）。
- 通过前端（Vue/React）与后端分离架构提升系统扩展性。
三、技术架构
1. 系统架构图
1[用户浏览器] ↔ [Django后端] ↔ [LLM模型服务]
2 ↓
3 [MySQL/Redis缓存]
4 ↓
5 [前端可视化（ECharts/AntV）]2. 组件说明
- Django框架：
- 负责用户请求处理、API路由、数据库交互（ORM）。
- 集成Celery实现异步任务队列（如批量评论分析）。
- LLM大模型：
- 核心功能：输入评论文本，输出情感标签（积极/消极/中性）及置信度。
- 部署方式：
- 本地轻量化：使用Llama 3 7B量化版（通过llama-cpp-python调用）。
- 云端API：调用OpenAI GPT-3.5 Turbo或阿里云通义千问API。
- 数据库：
- MySQL：存储用户评论、分析结果、景点元数据。
- Redis：缓存高频查询结果（如热门景点情感分布）。
- 前端：
- Vue.js + Element UI：构建交互式页面（评论上传、结果展示）。
- ECharts：生成情感分布词云、时间趋势图。
四、功能模块
1. 核心功能模块
（1）评论情感分析
- 输入：用户上传的旅游评论（文本文件/Excel/手动输入）。
- 处理流程：
- 文本预处理（去噪、分词、语言检测）。
- 调用LLM模型生成情感标签（如
{"text": "酒店很干净", "label": "positive", "confidence": 0.98}）。 - 存储结果至MySQL，并更新Redis缓存。
- 输出：情感标签、置信度、关键词提取（如“干净”“服务差”）。
（2）多维度数据分析
- 按景点分析：统计某景点评论的情感分布（如“故宫：积极80%，消极15%，中性5%”）。
- 按时间分析：展示情感趋势（如“2024年Q1酒店评论负面率上升”）。
- 关键词挖掘：通过TF-IDF或LLM提取高频情感词（如“性价比高”“排队时间长”）。
（3）可视化大屏
- 情感分布看板：环形图展示积极/消极/中性比例。
- 关键词词云：根据情感标签生成不同颜色词云（积极词绿色，消极词红色）。
- 时间趋势图：折线图展示情感随时间变化。
2. 辅助功能模块
- 用户管理：注册/登录、权限控制（普通用户仅查询，管理员可上传数据）。
- API接口：提供RESTful API供第三方调用（如旅游APP接入情感分析服务）。
五、实施计划
阶段1：需求分析与环境搭建（1周）
- 确定数据来源（公开数据集或模拟数据生成）。
- 搭建Django开发环境（Python 3.10 + Django 4.2）。
- 选择LLM模型（本地部署或API调用）。
阶段2：数据采集与预处理（2周）
- 爬取旅游评论数据（如使用Scrapy采集携程评论）。
- 实现文本预处理脚本（去除HTML标签、繁体转简体、英文分词）。
- 标注少量数据用于模型微调（如500条评论标注）。
阶段3：LLM模型集成与优化（3周）
- 本地模型：
- 使用Hugging Face Transformers加载Llama 3 7B，通过量化（4-bit）减少显存占用。
- 在标注数据上微调模型（使用LoRA或QLoRA）。
- 云端API：
- 封装OpenAI/阿里云API调用逻辑，处理速率限制与错误重试。
- 性能优化：
- 使用FastAPI替代Django原生视图提升吞吐量。
- 实现模型推理缓存（相同评论直接返回缓存结果）。
阶段4：Django后端开发（2周）
- 设计数据库模型（
Comment、AnalysisResult、Spot表）。 - 实现核心API：
POST /api/analyze：提交评论并返回分析结果。GET /api/stats?spot=故宫：获取景点情感统计。
- 集成Celery处理批量分析任务（避免阻塞主线程）。
阶段5：前端开发与可视化（2周）
- 使用Vue.js构建页面：
- 评论上传组件（支持文件拖拽）。
- 结果展示表格（可排序、筛选）。
- 使用ECharts实现动态图表：
- 词云图（基于
echarts-wordcloud）。 - 环形图（情感分布）。
- 词云图（基于
阶段6：系统集成与测试（1周）
- 前后端联调（测试API对接与数据渲染）。
- 压力测试（模拟100并发用户提交评论）。
- 修复模型误判案例（如 sarcasm 反讽句识别）。
阶段7：部署与文档编写（1周）
- 部署方案：
- 本地部署：Docker容器化（Django + MySQL + Redis）。
- 云部署：AWS EC2（或阿里云ECS） + Nginx反向代理。
- 编写用户手册与技术文档（API文档、部署指南）。
六、交付成果
- 系统代码：Django后端（Python）、前端（Vue.js）、模型调用脚本。
- 技术文档：架构设计图、API规范、部署说明。
- 测试报告：模型评估指标（F1-Score、响应时间）、系统性能数据（QPS）。
- Demo演示：在线访问链接或录屏演示（展示核心功能与可视化效果）。
七、团队分工
- NLP工程师：负责LLM模型选型、微调与优化。
- 后端开发：实现Django API与数据库设计。
- 前端开发：构建可视化页面与交互逻辑。
- 测试工程师：设计测试用例与性能调优。
备注：
- 若需进一步降低成本，可替换LLM为开源模型（如Qwen 7B或Mistral 7B）。
- 扩展功能：支持多情感分类（如“愤怒”“惊喜”）、评论摘要生成。
希望这份任务书能为您提供清晰的项目规划框架！如需调整技术细节或功能优先级，可进一步讨论优化。
运行截图
推荐项目
上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)
项目案例
优势
1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用
2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！
为什么选择我
博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。
🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌
源码获取方式
🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅
点赞、收藏、关注，不迷路，下方查↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓
扫一扫
814
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
