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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。

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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！

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介绍资料

任务书：Python + 大模型美团/大众点评情感分析系统开发

一、项目背景与目标

随着本地生活服务平台的快速发展，用户评论数据成为商家优化服务和平台监管的重要依据。本项目旨在基于Python生态（数据采集、处理、可视化）与大语言模型（LLM），开发一套美团/大众点评情感分析系统，实现评论数据的自动化采集、情感倾向判断、关键词提取及可视化分析，为商家和平台提供用户反馈的深度洞察。

二、项目需求分析

1. 功能需求

• 数据采集
  • 爬取美团/大众点评指定商家或品类的用户评论（需处理反爬机制）。
  • 数据字段：评论内容、评分、时间、用户ID、商家名称、评论标签（如“味道好”“服务差”）。
• 数据预处理
  • 文本清洗：去除特殊符号、停用词、表情符号。
  • 分词与词性标注（中文需使用jieba/THULAC）。
  • 情感增强：处理否定句（如“不好吃”→负面）、程度副词（如“非常差”→强化负面）。
• 大模型情感分析
  • 细粒度情感分类：将评论分为正面、中性、负面（可扩展至5级评分）。
  • 关键词提取：识别评论中的高频词或短语（如“排队久”“性价比高”）。
  • 主题聚类：对相似评论进行聚类（如“环境”“口味”“服务”主题）。
  • 实体级情感分析：针对商家不同维度（如菜品、服务）的情感判断。
• 可视化与报告生成
  • 情感趋势图：按时间展示情感分布变化。
  • 词云图：突出显示高频关键词。
  • 商家对比看板：多商家情感评分横向对比。
  • 自动生成分析报告（PDF/Excel），包含情感统计、改进建议。
• 用户交互
  • 提供Web界面（Flask/Django）或命令行工具，支持用户输入商家名称或链接获取分析结果。

2. 非功能需求

• 准确性：情感分类准确率≥90%（测试集验证）。
• 效率：单商家万条评论处理时间≤5分钟。
• 可扩展性：支持新增平台（如饿了么）或情感分析维度。

三、技术选型

模块	技术栈
数据采集	Selenium/Playwright（动态页面渲染） + Scrapy（分布式爬取） + 代理IP池
数据处理	Pandas/NumPy（结构化处理） + jieba/THULAC（中文分词） + Snorkel（数据标注）
大模型	HuggingFace Transformers（BERT/RoBERTa微调） + LangChain（复杂分析流程）
可视化	Matplotlib/Seaborn（静态图表） + PyEcharts（交互式图表） + WordCloud（词云）
后端服务	FastAPI（轻量级API）或 Flask（快速原型）
部署环境	Docker容器化 + 云服务器（阿里云/腾讯

四、系统架构设计

1. 数据采集层
   • 爬虫模块 → 原始评论数据 → 存储至CSV/MongoDB。
2. 数据处理层
   • 清洗脚本 → 结构化数据（Pandas DataFrame）→ 特征工程（添加否定词、程度词标记）。
3. 模型分析层
   • 微调BERT模型（或使用通用情感分析API如百度NLP）→ 预测情感标签 → 提取关键词/主题。
4. 应用层
   • FastAPI提供分析接口 → 前端调用接口渲染可视化图表 → 生成报告。

五、开发计划

阶段	任务	交付物	周期
需求分析	确认数据源、分析维度、模型性能指标	需求文档、测试用例	1周
数据采集	开发爬虫，突破反爬机制，采集10万+条评论数据	原始数据集、爬虫代码	2周
模型开发	标注数据集，微调BERT模型，优化关键词提取算法	训练好的模型、评估报告	3周
系统集成	构建数据处理流水线，开发API接口，实现可视化	可运行的Python脚本、API文档	2周
测试优化	压力测试（并发请求）、模型调优（减少误判）	测试报告、优化方案	1周
部署上线	Docker化部署，编写使用文档，培训用户	部署脚本、用户手册	1周

六、预期成果

1. 分析系统：支持商家评论情感分析的Python工具包或Web服务。
2. 数据集：标注好的美团/大众点评情感分析数据集（公开或内部使用）。
3. 技术文档：包含爬虫策略、模型微调细节、API使用说明。

七、风险评估与应对

风险	应对措施
平台反爬升级	使用动态IP代理、模拟用户行为（如随机延迟、滚动）
模型泛化能力不足	增加数据多样性（覆盖不同城市、品类），引入对抗训练
中文情感歧义	结合规则引擎（如情感词典）与模型输出，人工校验关键样本
计算资源不足	使用轻量化模型（如DistilBERT）或云服务按需扩容

八、项目验收标准

1. 系统可正确处理95%以上的评论数据（无严重格式错误）。
2. 情感分类F1值≥0.85（多分类任务）。
3. 用户可通过界面/API在10秒内获取分析结果。
4. 商家情感报告包含至少3个可视化图表和5条改进建议。

项目负责人：__________
日期：__________

备注：

• 若需快速落地，可优先使用通用情感分析API（如阿里云情感分析），再逐步替换为自研模型。
• 涉及商家数据时需遵守《个人信息保护法》，匿名化处理用户信息。

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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