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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，供参考：

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任务书：基于Python与百度千问大模型的微博舆情分析预测系统开发

一、项目背景与目标

1.1 背景

随着社交媒体的快速发展，微博已成为公众表达观点、传播信息的重要平台。舆情分析能够帮助企业、政府等机构及时掌握公众情绪倾向，预测潜在风险，辅助决策。百度千问大模型（QianWen）作为强大的自然语言处理工具，可结合Python实现高效的数据采集、情感分析与趋势预测。

1.2 目标

• 短期目标：开发一套基于Python与百度千问大模型的微博舆情分析系统，实现数据采集、情感分类、关键词提取及可视化展示。
• 长期目标：构建舆情预测模型，通过历史数据预测未来舆情趋势，为决策提供科学依据。

二、任务内容与分工

2.1 数据采集模块

• 任务：使用Python爬虫（如requests、Scrapy）或微博开放API，采集指定话题或关键词的微博数据。
• 要求：
  • 数据范围：指定时间区间、关键词、用户群体。
  • 数据字段：文本内容、发布时间、用户信息、转发/评论/点赞数等。
  • 存储格式：CSV或数据库（如MySQL、MongoDB）。

2.2 数据预处理模块

• 任务：清洗、去重、分词、去除停用词，并转换为结构化数据。
• 工具：
  • 分词：jieba、THULAC。
  • 数据清洗：pandas、re。

2.3 情感分析模块（基于百度千问大模型）

• 任务：
  • 调用百度千问API对微博文本进行情感分类（积极/消极/中性）。
  • 提取高频关键词与主题标签（如事件类型、情感触发词）。
• 要求：
  • 情感分析准确率≥85%。
  • 支持批量处理与实时分析。

2.4 可视化与报告生成

• 任务：
  • 使用Matplotlib、Pyecharts或ECharts生成情感分布图、关键词云、时间趋势图。
  • 自动生成舆情分析报告（PDF/HTML格式）。

2.5 舆情预测模块（进阶）

• 任务：
  • 基于历史数据构建时间序列模型（如LSTM、Prophet）或机器学习模型（如随机森林、XGBoost）。
  • 预测未来3-7天的舆情热度与情感趋势。

三、技术路线

1. 开发环境：
   • 语言：Python 3.8+
   • 框架：Flask/Django（可选Web展示）
   • 依赖库：pandas、numpy、jieba、requests、matplotlib、sklearn、transformers（千问模型调用）。
2. 百度千问API集成：
   • 申请百度AI开放平台API密钥。
   • 使用QianWen的文本分类、关键词提取接口。
3. 模型训练与预测：
   • 数据集：历史微博舆情数据（需标注情感标签）。
   • 模型选择：根据数据规模选择传统机器学习或深度学习模型。

四、时间计划

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1周	确定分析目标、数据范围与API权限。
数据采集	第2周	完成爬虫或API对接，存储初始数据。
预处理与情感分析	第3-4周	数据清洗、分词、调用千问API分析。
可视化开发	第5周	实现图表生成与报告模板设计。
预测模型构建	第6周	训练模型并验证效果。
系统测试与优化	第7周	修复漏洞，优化性能。
交付验收	第8周	提交代码、文档与演示报告。

五、预期成果

1. 系统功能：
   • 微博数据采集与存储。
   • 情感分析与关键词提取。
   • 可视化舆情看板。
   • 舆情趋势预测（可选）。
2. 交付物：
   • 源代码（GitHub/Gitee托管）。
   • 技术文档（含API调用说明、模型参数）。
   • 测试报告与演示PPT。

六、风险评估与应对

风险类型	应对措施
API调用限制	申请更高配额或采用本地化模型部署。
数据质量问题	增加人工抽样校验环节。
模型过拟合	使用交叉验证与正则化技术。

七、团队分工

• 组长：统筹进度，协调资源。
• 开发组：负责爬虫、API集成与模型训练。
• 测试组：设计测试用例，验证系统稳定性。
• 文档组：编写技术文档与用户手册。

负责人签字：________________
日期：________________

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可根据实际需求调整任务细节，例如增加预算、硬件资源或扩展功能模块。

运行截图

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1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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 博主是CSDN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CSDN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。 

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