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基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计与系统实现

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毕业设计

基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计

  1. 数据清洗与预处理
  2. 基于词典的句子情感值计算模型
  3. 基于机器学习的片段情感分析与高光时刻判断模型
  4. 系统设计与实现

直播弹幕情感分析与高光检测系统

技术架构

  • 前端:Bootstrap+Echarts
  • 框架:Flask
  • 数据处理与分析中用到的各类词典与模型数据:自己整理或生成

功能

  • 自定义词典:支持用户上传自定义词典,与系统词典合并
  • 弹幕单文本分析:输入一条弹幕,判断其情感倾向
  • 数据预处理:上传弹幕原始数据,进行清洗、按时间聚合、提取情感特征
  • 弹幕片段分析:上传处理后的弹幕片段数据,多个维度进行情感可视化,并检测高光片段

文件结构

  • 系统界面与使用方法 用户手册

  • 弹幕数据 ./data

  • 各类词典文件 ./dict

  • 各种实验代码 ./code ./notebook

  • flask系统代码 ./sentiment_system

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基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计与系统实现

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