A271-基于flask和django2种框架的微博舆情数据分析可视化系统含bert深度学习情感分析和数据爬虫带论文
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主要内容：
伴随着互联网和新媒体的快速发展，网络舆情已经成为社会关注的焦点，了解和分析网络舆情对社会和企业的决策具有重要意义。本文的研究旨在设计并实现一个基于自然语言处理（NLP）技术的网络舆情分析系统，以微博平台为数据源，通过BERT模型进行情感分析，实现对网络舆情的分析。
首先，该系统使用爬虫技术从微博平台爬取了大量数据，包括微博文章、评论、点赞数和转发数等信息。爬取的数据要经过一定的数据清洗过程，以确保数据质量和分析的准确性。然后，采用BERT模型进行情感分析，情感分类包括消极、中性和积极三个类别。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种由Google提出的预训练语言表示模型，通过双向编码器捕捉句子中每个词语的上下文关系，从而获得更准确的语义表示。我们使用Hugging Face的Transformers库对预训练的BERT模型进行微调，利用清洗后的微博数据集进行训练和评估，并对模型的性能指标如准确率、精确率、召回率和F1值进行了详细分析。
系统的实现采用了Flask框架，构建了一个Web应用接口。系统架构包括数据采爬取模块、文章情感分析模块、事件情感分析模块、结果可视化模块。
基本要求：
网络舆情分析系统实现预期文档中所展示的功能，能够在社会、健康、安全以及环境等现实约束条件下，对系统进行评价和优化。能够理解并评价网络舆情对社会、环境的可持续发展的影响。能够理解并自觉履行软件工程师对公众安全、健康以及环境保护的社会责任。在软件复用方面能够做到操作友好，符合可持续发展的规律。遵循软件工程项目开发流程设计网络舆情分析系统，设计方案合理，技术可行且保证信息安全。系统稳定运行，用户界面友好，操作方便。代码编写规范、分层逻辑清晰且可读性好，文档报告规范便于同用户、业界同行等进行有效沟通和交流。
第1-2周：查阅课题相关资料，完成文献翻译和文献综述工作；第3周：完成开题报告，参加开题答辩；第4-7周：进行系统的概要设计和详细设计。第8周：期中检查；第8-11周：编写代码实现系统功能并继续优化；第12-14周：编写毕设论文；第15周：毕业设计(论文)评阅、查重、修改完善、准备答辩；第16周：参加系、院二级答辩。
思政要求：
网络舆情分析系统要求在实现功能的同时，秉承社会责任和道德规范。在微博数据爬取、热点词统计、情感分析等过程中，保障信息的准确性与客观性，遵循法律法规，严禁传播虚假信息。系统的设计与实现应当促进公正、积极的社会影响，引导用户理性看待信息，助力构建清晰、健康的网络舆论环境。
主要参考资料：
[1] 王前威. 基于新浪微博的网络舆情分析系统设计与实现[D].西南大学,2020.
[2] 陈怡菲,李雨静,肖金兰等.基于大数据技术网络舆情分析系统[J].网络安全技术与应用,2023(09).
[3] 沈凯. 基于情感分类的网络舆情分析系统的研究与实现[D].东南大学,2022.
[4] 李新盼. 基于微博的网络舆情分析系统的设计与实现[D].电子科技大学,2018.
[5] 程建. 基于网络爬虫的网络舆情分析系统的设计与实现[D].东北大学,2017.
摘■■要
（空1行。小四号1.5倍行距）
随着社交媒体的快速发展，网络舆情的监测与分析变得尤为重要。微博作为中国最具代表性的社交媒体平台之一，产生了大量的用户生成内容，如何有效地进行情感分析和舆情监控成为一个亟待解决的问题。
本论文首先分别介绍了国内外网络舆情分析的研究现状，以及国内外研究的区别。之后对实现该系统所用的相关技术进行描述。接下来进行系统分析，对系统进行可行性分析和需求分析。最后是对系统的设计与实现方法进行描述，以及对系统的测试。
本论文题目是基于BERT模型的网络舆情分析系统的设计与实现，重点讲解了数据爬取、数据清洗、情感分析以及数据可视化等关键模块。通过爬虫收集文章内容和评论数据，之后对数据进行了规范化清洗。接下来，情感分析模块利用BERT模型对评论和事件进行情感分类，分为消极、中性和积极三类，确保了舆情分析的准确性和有效性。最后，系统采用Flask框架搭建Web服务，数据可视化展示为用户提供直观的舆情分析结果。
1前言
1.1 研究背景与意义
随着互联网的快速发展，社交媒体平台在中国社会的日常生活中扮演着日益重要的角色。微博作为影响力广泛的社交媒体平台，已成为公众表达观点、分享信息以及参与社会热点讨论的重要途径。每天，大量用户在微博上发布关于社会事件、政策、产品和服务的评论，其中包含了丰富的情感和态度信息。这些信息构成了网络舆情的主要内容，对社会、企业、政府等多个层面都产生了重要影响。例如，2024年发生的“胖猫”与谭某事件，起初仅是私人纠纷，但在网络的迅速传播下演变为公众关注的热点事件，引发了极大的舆论波动，甚至引起了攻击和谩骂，严重影响了当事人的生活与心理状态。这类事件凸显了网络舆情在缺乏有效监管时的复杂性和潜在风险。
为了减少此类事件的负面影响，加强对网络舆情的监控和管理显得尤为必要。通过技术手段对网络信息进行分析和监测，可以及时识别潜在的舆情危机，帮助相关部门迅速应对。此外，提升公众媒介素养，引导网民理性对待网络信息，也是维护健康网络环境的有效措施。因此，如何基于技术手段实现网络舆情的实时分析和有效管理，成为学术界和工业界关注的焦点。
近年来，自然语言处理（NLP）技术的快速发展为网络舆情分析带来了新的工具和方法。以BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）为代表的预训练语言模型显著提升了文本情感分类和舆情分析的精确度，为网络舆情分析开辟了新的可能性。因此，基于NLP技术开发一个能够实时分析舆情的系统具有重要的研究意义和实际价值。
1.2 国内外研究现状
国内外在网络舆情分析领域的研究成果显著。国外研究更侧重于基础技术的探索和跨文化应用，国内研究则更多聚焦于技术的具体应用和系统开发。
1.2.1 国外研究现状
国外在网络舆情分析领域起步较早，技术和方法较为成熟，主要集中在以下几方面：
自然语言处理技术：国外学者在情感分析、多语言处理等方面的研究已较为深入。谷歌的BERT模型采用双向Transformer结构，通过无监督预训练和有监督微调，极大提升了自然语言理解任务的效果。OpenAI的GPT-3通过大规模预训练和生成式任务微调，也在文本生成和理解中表现出色，广泛应用于舆情分析中。
大数据与机器学习：国外研究者结合大数据技术和机器学习算法开发了高效的舆情分析平台。例如，IBM的Watson Analytics可以自动化情感数据分析，为舆情分析提供深入洞察。Twitter、Facebook等社交媒体公司也构建了自身的舆情监测系统。
实时舆情监控与危机管理：国外的舆情监控系统采用实时数据处理技术，可在舆情爆发的初期进行监测和分析。例如，谷歌的Trends工具实时追踪全球范围内的搜索热点，帮助预测舆情趋势。
跨文化舆情分析：随着全球化的发展，跨文化舆情分析成为重要的研究方向。研究者关注不同文化背景下的舆情传播特性和情感表达差异，开发了多语言情感分析工具。
社会影响与伦理问题：国外学者注重舆情分析的伦理问题，包括隐私保护、数据安全等。学术界和工业界也通过制定规范和政策，推动舆情分析技术的健康发展。
1.2.2 国内研究现状
在国内，随着互联网用户数量激增，网络舆情分析成为热点研究领域，研究者主要在以下方面取得进展：
数据采集与预处理：国内研究者开发了高效的网络爬虫工具，通过Python等编程语言结合Scrapy、BeautifulSoup等库，实现了对微博、微信等平台舆情数据的自动采集和高效抓取。
情感分析：情感分析是舆情分析的重要内容。国内学者结合词典法和机器学习方法进行情感分类。在中文文本处理上，研究者提出了多种基于情感词典的分类方法，以提升情感分析的准确度。
舆情监测与预警：实时舆情监测系统在政府和企业中应用广泛。比如清华大学的“清华舆情雷达”系统，能够实时监控微博舆情动态，为舆情预警提供支持。
热点事件分析：突发热点事件的分析是国内舆情研究的重点。研究者通常结合时间序列模型、主题模型（如LDA）等，分析事件传播路径和情感演变，为事件的影响评估提供依据。
应用领域拓展：舆情分析的应用已从政治、经济领域扩展到医疗、教育等多个领域。例如，新冠疫情期间的舆情分析帮助政府和机构及时掌握公众情绪，为科学决策提供支持。
1.3 研究目标
本研究旨在基于Python和BERT模型开发一个网络舆情分析系统，系统目标包括：
构建数据采集模块：设计一个网络爬虫程序，自动采集微博上的舆情数据，包括评论、点赞数、转发数等。确保数据采集的实时性和完整性，并进行数据清洗，以提升数据质量。
实现基于BERT的情感分析模块：使用BERT模型对微博数据进行情感分类，将内容划分为消极、中性和积极三类。通过微调BERT模型，以适应微博文本的特定语言和情感表达。
开发舆情分析与预警模块：设计舆情分析模块，能够识别舆情热点和潜在危机事件，特别关注消极情感占比高的内容并生成预警提示。
实现数据可视化展示：通过Echarts库开发可视化模块，直观展示舆情分析结果，包括情感分类分布、热点事件演变趋势、用户互动情况等，为决策提供直观的支持。
1.4 组织结构
本论文的结构安排如下：
第一章：前言。介绍研究背景、意义、国内外研究现状及研究目标。
第二章：数据采集。描述数据采集模块的设计与实现。
第三章：基于BERT的情感分析。介绍BERT模型在情感分析中的应用。
第四章：热点事件分析。分析微博热点事件传播过程。
第五章：系统设计与实现。描述系统的整体设计与模块实现。
第六章：系统测试。对系统的功能和性能进行测试与分析。
第七章：总结与展望。总结研究成果，并探讨未来研究方向
2相关技术
2.1 网络爬虫技术
网络爬虫是一种自动化的网络数据抓取技术，通过程序化方式从互联网中收集信息。网络爬虫广泛应用于搜索引擎、数据挖掘等领域，其原理是通过设定初始URL地址，依次抓取网页内容和链接，从而进行广泛的数据采集。爬虫流程通常涉及定义初始URL、从页面提取相关内容和新URL、将新URL添加至采集队列，并循环此过程，直至达到设定的爬取条件。
网络爬虫遵循两种主要的爬取策略：广度优先和深度优先。广度优先策略将爬取过程视为层次遍历树形结构的过程，从初始页面逐层扩展到链接的页面，适合快速采集网站中较为浅显的重要内容。深度优先策略则沿链接逐层深入，直到到达设定的深度，再返回到其他未爬取路径。由于深度优先倾向于挖掘深层页面，采集的效率较低，通常仅用于特定信息的深度挖掘。
2.1.1 Requests 库
Requests 是一个 Python 编写的 HTTP 库，以简洁易用著称，提供多种 HTTP 请求方法（如 GET、POST、PUT、DELETE 等），同时支持重定向处理、会话保持、文件上传等功能。在爬虫应用中，Requests 用于发起请求和接收服务器返回的响应。该库具备灵活的 HTTP 头和参数设置，可模拟真实用户请求，从而绕过简单的反爬虫措施。
Requests 的具体应用包括以下几个方面：
- 发送 HTTP 请求：通过 GET 请求指定 URL 抓取网页内容，实现模拟用户浏览的效果。
- 处理响应数据：服务器返回的响应对象包含状态码、响应头和正文，爬虫可通过解析响应体提取目标数据。
- 自定义请求头：设置 User-Agent 等头信息，可模拟不同设备和浏览器，从而提高爬取成功率。
- 会话管理：Requests 提供的会话对象支持跨请求保持会话信息，用于需要登录的爬取任务。
- 异常处理：内置的异常处理机制提升了程序的鲁棒性，捕获超时、连接错误等异常。
在本系统中，我们采用广度优先策略，通过 Requests 库实现对微博内容的层次采集。此策略适合快速获取微博上层重要信息，为舆情分析提供基础数据。
2.2 数据库管理系统：MySQL
MySQL 是一个常用的开源关系型数据库，支持多用户、多线程和跨平台操作，以其快速、稳定和安全的特点被广泛应用。在本系统中，MySQL 用于存储微博平台采集的内容，包括文章内容、评论、互动数据等。MySQL 提供的 ACID 事务保证了数据的安全性和一致性，并且 InnoDB 存储引擎使其适用于大规模数据和高并发访问场景。
MySQL 在数据管理方面的优势包括：
- 事务处理：InnoDB 引擎支持原子性、持久性和隔离性操作，保障数据的准确性。
- 多并发处理：MySQL 优化了多线程访问，使其适合高并发的场景。
- 查询优化：内置查询优化器有效提升数据查询性能，适合分析和挖掘任务。
2.3 数据清洗
数据清洗是数据处理中的关键步骤，旨在提升数据的一致性、准确性和完整性。在网络数据抓取过程中，数据通常包含噪声、不一致、冗余和缺失等问题，未经清洗的原始数据可能导致分析偏差。因此，数据清洗通过删除重复项、填补缺失值、修正错误数据，确保数据的可靠性与分析准确性。
数据清洗不仅是数据科学和机器学习的基础流程，也是提高业务决策质量的重要步骤。通过数据清洗过程，原始数据转化为更高质量的分析对象，为后续的机器学习建模与统计分析提供了坚实的数据支撑。
2.4 语言模型：BERT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌提出的自然语言处理（NLP）模型，基于 Transformer 架构，通过双向编码器的深度学习设计，极大提升了对文本语义的理解能力。BERT 使用了双向 Transformer 编码器，使模型在处理文本时同时考虑了上下文，提高了对语言的理解力。
BERT 的核心技术包括：
- 双向编码：BERT 利用双向 Transformer 架构，在预训练阶段结合句子左右语境，提升词语的语义捕捉能力。
- 预训练与微调：BERT 先在大规模数据集上进行掩码语言模型（MLM）和句对关系预测（NSP）任务的预训练，再通过特定任务的数据集进行微调。
- 多层次表征：每层 Transformer 编码器生成不同层次的表征，适应不同的下游 NLP 任务。
BERT 的双向编码和深度学习技术使其在多个 NLP 基准任务（如文本分类、问答系统）中表现优异。BERT 为情感分析等 NLP 任务提供了精确、有效的解决方案。
2.5 Flask 框架
Flask 是一个轻量级 Python Web 框架，以简单、灵活和模块化为设计理念。它具备易学易用的 API，支持扩展和高度可定制，适合快速开发和原型设计。Flask 在本系统中承担 Web 应用的框架，负责前端展示和后端数据交互。
Flask 的主要特点包括：
- 轻量化：Flask 的核心功能精简，适合小型应用开发，也可通过插件支持复杂功能。
- 模块化：采用模块化架构，支持通过扩展集成数据库、表单验证、用户认证等功能。
- Jinja2 模板引擎：支持动态 HTML 生成，便于前后端分离，提升开发效率。
2.6 数据可视化：ECharts
ECharts 是一个开源 JavaScript 数据可视化库，支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，广泛应用于数据展示和分析场景。ECharts 采用 HTML5 的 Canvas 技术，实现了高效的数据渲染，支持大数据量处理和流畅的用户交互。
ECharts 的特性包括：
- 高性能渲染：基于 Canvas 的渲染技术，适合大规模数据展示。
- 丰富的交互功能：支持数据缩放、平移、提示框、区域选择等多种用户交互，适用于深入数据分析。
- 灵活定制：提供多种配置项调整图表的外观、行为和数据格式，适应不同需求的图表展示。
在本系统中，ECharts 用于展示情感分析结果和热点分析数据，为用户提供清晰直观的数据洞察界面。
2.7 本章小结
本章介绍了本系统开发中的关键技术，包括网络爬虫、MySQL 数据库、数据清洗、BERT 语言模型、Flask 框架以及 ECharts 数据可视化。各技术在系统中的应用保障了数据采集、处理和展示的高效、稳定和可视化效果，为舆情监测分析系统的开发奠定了技术基础。
3系统分析
本章将详细讨论系统的可行性分析和需求分析，并对系统进行全面的评估。具体包括技术可行性分析、操作可行性分析、用例图分析、功能性需求分析和非功能性需求分析。最后，本章将总结系统分析的主要内容。
3.1可行性分析
可行性分析是系统开发过程中至关重要的一步，通过分析系统的技术可行性和操作可行性，确定项目的实施是否可行。
3.1.1技术可行性分析
技术可行性分析主要评估本项目所需技术的成熟度和可用性，确保系统开发和运行所需的技术资源和工具都能顺利实现。
编程语言和框架：
Python：作为一种功能强大且易于使用的编程语言，Python在数据处理和机器学习领域有广泛的应用。其丰富的库和框架（如requests、pandas、torch等）大大简化了开发过程。
Flask：Flask是一个轻量级的Web框架，适合开发中小型Web应用。它的灵活性和可扩展性使得开发者能够快速构建和部署Web服务。
自然语言处理和模型：
BERT模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种预训练模型，广泛应用于自然语言处理任务。BERT在各种语言理解任务中表现优异，适合处理中文文本的情感分析。
数据存储和管理：
MySQL：MySQL是一个成熟的关系型数据库管理系统，具有高效、稳定和易用的特点，能够满足系统对数据存储和查询的需求。
数据可视化：
ECharts：ECharts是由百度开源的一款数据可视化工具库，支持多种图表类型，能够灵活地展示数据分析结果，提升用户的使用体验。
综上所述，系统开发所需的技术资源和工具均为成熟且易于使用的技术，具备良好的技术可行性。
3.1.2操作可行性分析
操作可行性分析评估系统在实际操作过程中是否能够顺利实施和使用。
用户操作简单：
系统通过Web界面提供用户交互，用户可以通过简单的操作（如点击按钮、选择选项等）完成数据查询和分析，降低了使用门槛。
系统稳定性和可靠性：
采用成熟的技术框架和工具（如Flask、MySQL等），确保系统在实际运行中的稳定性和可靠性。
维护和升级方便：
系统模块化设计，各部分功能独立，便于维护和升级。在遇到问题时，能够快速定位和解决，降低维护成本。
通过以上分析，可以确认系统具备良好的操作可行性，能够顺利实施和使用。
3.2需求分析
需求分析是系统设计和开发的重要基础，通过详细分析系统的功能性需求和非功能性需求，确保系统能够满足用户的实际需求。
3.2.1用例图分析
用例图用于描述系统的主要功能和各功能之间的关系，帮助开发团队和用户理解系统的功能需求。
用户登录和注册：
用户可以注册新账号或使用已有账号登录系统。
系统需要对用户身份进行验证，确保安全性。
数据爬取：
用户可以启动数据爬虫，从微博上抓取所需的文章、评论、点赞数和转发数等数据。
系统需要提供数据爬取的进度和结果展示。
数据清洗：
用户可以对抓取到的数据进行清洗，包括繁体字转简体、过滤人名、去除链接和特定内容。
系统提供数据清洗的配置选项和结果预览。
情感分析：
用户可以对清洗后的数据进行情感分析，分类为消极、中性和积极情绪。
系统展示情感分析的结果，并提供详细的分析报告。
数据展示和可视化：
用户可以通过图表（如柱状图、饼图、词云等）查看数据分析结果。
系统支持多种图表类型和自定义展示配置。
舆情监控：
用户可以设定舆情监控条件，对特定主题或事件进行持续监控。
系统提供舆情预警和报告生成功能。
3.2.2功能性需求分析
功能性需求分析描述系统应实现的具体功能，以满足用户的业务需求。
用户管理：
注册和登录功能，支持用户身份验证和权限管理。
用户信息管理，包括密码修改、账号设置等。
数据爬取：
实现微博数据的爬取，包括文章、评论、点赞数和转发数。
提供爬取进度显示和结果存储功能。
数据清洗：
实现繁体字转简体、过滤人名、去除链接和特定内容的功能。
提供清洗规则配置和结果预览功能。
情感分析：
使用BERT模型进行情感分析，分类为消极、中性和积极情绪。
提供分析结果展示和详细报告生成功能。
数据可视化：
使用ECharts生成各种图表，包括柱状图、饼图、词云等。
提供图表类型选择和自定义配置功能。
舆情监控：
实现舆情监控条件设定和持续监控功能。
提供舆情预警和报告生成功能。
3.2.3非功能性需求分析
非功能性需求分析描述系统在性能、安全性、可维护性等方面的要求，确保系统的整体质量和用户体验。
性能要求：
系统应具备高效的数据处理能力，能够在短时间内完成大规模数据的爬取、清洗和分析。
确保系统在高并发情况下的稳定性和响应速度。
安全性要求：
保护用户数据隐私，防止未经授权的访问和数据泄露。
实现用户身份验证和权限管理，确保系统安全性。
可维护性：
系统应具备良好的模块化设计，各功能模块相互独立，便于维护和升级。
提供详细的技术文档和操作手册，帮助开发者和用户快速了解和使用系统。
可扩展性：
系统应具备良好的扩展性，能够根据需求添加新的功能模块和数据源。
提供灵活的配置选项，支持系统的个性化定制。
用户体验：
系统界面设计应简洁友好，操作便捷，降低用户学习成本。
提供详细的帮助文档和技术支持，解决用户在使用过程中遇到的问题。
3.3本章小结
本章对系统的可行性和需求进行了全面分析。首先，技术可行性分析评估了系统所需的技术资源和工具的成熟度和可用性，确认了系统开发和运行的可行性。操作可行性分析则评估了系统在实际操作过程中的可行性，确保系统易于使用和维护。接下来，需求分析通过用例图、功能性需求和非功能性需求的详细描述，明确了系统应实现的具体功能和性能要求。这些分析为系统的设计和开发提供了重要依据，确保系统能够满足用户的实际需求，并具备良好的性能和用户体验。
4系统设计与实现
本章将详细介绍本系统各个模块的设计与实现，包括数据爬取模块、数据清理模块、评论情感分析模块、事件情感分析模块、数据存储模块和数据展示模块。通过对每个模块的深入解析，展示系统的整体架构及其实现细节。
4.1数据爬取模块
数据爬取模块是系统的基础，负责从微博平台获取所需的数据。本系统采用了基于requests库的网络爬虫技术，首先对文章类别进行爬取，然后对微博文章、评论、点赞数和转发数等数据进行爬取，最后对文章评论按照广度优先策略进行爬取。
4.1.1爬取文章类别
我们首先要爬取文章的类别，为接下来的爬取文章内容做铺垫。微博的文章有很多的类别，重点关注哪些类别，可以自行决定。文章类别如图，爬取结果如图。
4.1.2爬取文章内容
在爬取文章内容发起的requests请求中，必须包含文章类别的ID值，所以必须在爬取文章内容前进行爬取文章类型。文章内容爬取结果如图。
4.1.3爬取评论内容
在爬取微博数据时，文章类别，文章内容和评论内容环环相扣，缺一不可。爬取评论内容发起的requests请求，该请求的参数必须包含文章ID值。评论内容爬取结果如图。
4.2数据清洗模块
在爬取微博文章内容及评论，对其进行数据保存前要进行数据清洗过程。具体的清洗步骤包括以下几个方面：
1. 繁体字转化为简体字：
由于微博用户的输入习惯差异，部分内容可能使用繁体字。为了统一文本格式，确保情感分析的准确性和数据处理的一致性，使用了文本转换工具（如OpenCC）将繁体字批量转换为简体字。这一步骤通过标准化语言形式，减少了文本处理的复杂度。
2. **过滤@的人名**：
微博内容中常包含@符号后接用户名的引用信息，这些引用通常用于直接提及或回复其他用户，但对情感分析和舆情研究无直接意义。因此，使用正则表达式匹配并移除所有@符号及其后的人名，以净化文本内容，确保分析结果的纯粹性。
3. **去除网站链接**：
微博内容中可能嵌入了各种形式的URL链接，这些链接包含在分析中可能引入噪音。通过正则表达式匹配模式，检测并去除文本中的所有URL链接，保证剩余内容的连贯性和可读性，从而提高情感分析模型的有效性。
4. **移除#号之间的内容**：
微博中常使用#号来标记话题或标签，这些标签有时包括特殊字符或冗余信息，不利于模型训练和分析。因此，同样使用正则表达式匹配并移除两个#号之间的所有内容，从而清理文本，减少干扰因素。
以上数据清洗过程旨在通过标准化文本格式、过滤无关信息及移除噪音数据，提高数据质量，为后续的自然语言处理和情感分析提供高质量的输入数据。这一系统化的清洗步骤确保了分析结果的准确性和可靠性，为实现有效的网络舆情监测奠定了坚实基础。数据清洗前后效果对比如表。
清洗策略
| 清洗前
| 清洗后
|
繁体转简体
| 昨個回髮廊洗頭結果設計師竟然想吹直我的 頭髮！嘿⼩姐妳幫我⽤卷的竟敢吹直它妳可以對我沒印象但妳總該看⼀下吧！嗯嗯我不會再去了！
| 昨个回发廊洗头结果设计师竟然想吹直我的头发!嘿⼩姐你帮我⽤卷的竟敢吹直它你可以对我没印象但你总该看⼀下吧!嗯嗯我不会再去了!
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过滤@人名
| 每次遇见这样，我都想下去⼿撕这样违法吗@陈震同学
| 每次遇见这样,我都想下去⼿撕这样违法吗
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去除网站链接
| 说实话我前所未有的觉得⾃⼰需要莫⼤的⽀持和⾝边的帮助。可。哎。。。http://t.cn/
R2Wx9I3
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去除#话题或标签
| #直屏党天菜OPPOReno12#在智能手机的选择上，直屏与曲屏各有千秋，在实际使用中也有不同的体验。
| 在智能手机的选择上，直屏与曲屏各有千秋，在实际使用中也有不同的体验。
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4.3评论情感分析模块
在本研究中，使用BERT模型进行微博数据的情感分析，具体步骤包括数据预处理、模型训练和结果评估。
数据预处理：
使用Python的pandas库读取数据，并将数据划分为训练集和测试集。文本数据需要经过BERT模型的特定分词器（BertTokenizer）进行分词和编码，确保每个句子被转换为模型可以接受的格式。处理过程中，所有句子被填充或截断到统一的长度（例如128个词）。
模型训练：
利用预训练的BERT模型（如BERT-Base-Chinese），对特定的情感分类任务进行微调。训练过程中使用AdamW优化器，并设置适当的学习率（如2e-5）和批量大小（如20）。模型训练的目标是最小化损失函数，通常采用交叉熵损失来度量模型预测与实际标签之间的差距。
评估与优化：
训练过程中，通过精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1评分等指标来评估模型的性能。通过日志记录每个训练步骤的损失值和评估指标，确保模型在不断优化的同时，避免过拟合。训练完成后，将模型和分词器保存，以便在实际应用中进行预测。
代码中的微调部分
在代码实现中，以下部分体现了对BERT模型的微调：
数据加载与处理：使用BertTokenizer对文本数据进行分词和编码，通过自定义的数据集类（ChineseTextDataset）将数据转换为模型输入格式。
模型训练：使用AdamW优化器设置了学习率为2e-5，对模型参数进行更新。训练过程中，通过批量数据加载器（DataLoader）逐步输入数据，并在每个训练步骤中计算损失值和各项评估指标。
结果记录与保存：在每个训练周期结束后，通过日志记录训练损失和评估指标，并最终保存训练好的模型和分词器。
通过这些步骤，对BERT模型进行了有效的微调，使其能够准确地进行微博数据的情感分析，识别出文本中的消极、中性和积极情绪，为网络舆情分析提供了可靠的技术支持。
在该系统中，数据爬取和数据清洗过后会分别生成三个CSV文件，用来保存文章类别，文章数据，和文章评论。通过调用BERT模型，对文章评论进行分析，最后在文章评论的CSV文件中增加一列，用来保存该评论的情感。最后一步，通过一个脚本计算每篇文章中评论的负面情绪占比，将负面情绪占比写入文章数据的CSV文件中。至此，三个CSV文件数据比较完整，可以用于接下来的数据存储模块。
4.4事件情感分析模块
微博官方提供一个微博智搜平台，旨在帮助用户更加便捷、高效地查找和分析微博内容。微博智搜主要有以下功能：一，分析微博热点事件的舆论趋向。二，对微博热点事件进行简要概括。三，根据热点事件的评论生成典型观点。四，根据热点事件的评论生成词云图。在本系统的事件情感分析模块主要是爬取微博智搜这个平台的数据，通过更改ajax请求参数，来爬取热点事件的数据。将爬取的数据整理后用于本系统中。爬取数据可视化展示如图。
4.5数据存储模块
4.5.1数据库E-R图设计
数据库设计是数据存储模块的核心环节。E-R（实体-关系）图是一种用于数据建模的图形表示方法，能够清晰地展示实体、属性和实体之间的关系。在本系统中，我们设计了三个主要的实体：用户、文章数据和文章评论。
用户信息表包括ID、创建时间、用户名、密码。用户信息的E-R图如图。
文章信息表包括文章ID、文章点赞数、文章评论数、发布地区、文章转发数、文章内容、发布时间、文章类型、文章地址、作者名字、作者地址、消极情绪占比。文章信息E-R图如图所示。
评论信息表内容包括文章ID、评论时间、评论点赞数、评论内容、评论者名字、评论者性别、评论者地区、评论者地址、评论情绪。评论信息的E-R图如图所示。
各实体之间的关系如下：
用户与文章数据之间是“一对多”关系，一个用户可以发布多篇文章。
文章数据与文章评论之间是“一对多”关系，一篇文章可以有多个评论。
4.5.2数据库表设计
在数据库表设计部分，我们将E-R图中的实体和属性映射为具体的数据库表和字段。通过设计用户表、文章数据表和文章评论表，我们建立了数据存储的基础架构，为系统的数据管理和查询提供了坚实的保障。这个模块的设计不仅确保了数据的完整性和一致性，还提高了数据处理的效率和可靠性。用户数据表如表所示。
user
| |||||
#
| 名字
| 类型
| 是否为空
| 是否为主键
| 注释
|
1
| username
| varchar(255)
| 否
| 否
| 用户名
|
2
| password
| varchar(255)
| 否
| 否
| 密码
|
3
| id
| int(11)
| 否
| 是
| ID
|
4
| createTime
| varchar(255)
| 是
| 否
| 创建时间
|
文章数据表如表所示。
article
| |||||
#
| 名字
| 类型
| 是否为空
| 是否为主键
| 注释
|
1
| id
| bigint(20)
| 否
| 是
| 文章ID
|
2
| likeNum
| bigint(20)
| 否
| 否
| 文章点赞数
|
3
| commentsLen
| bigint(20)
| 否
| 否
| 文章评论数
|
4
| reposts_count
| bigint(20)
| 否
| 否
| 文章转发数
|
5
| region
| text
| 否
| 否
| 文章发布地区
|
6
| content
| text
| 否
| 否
| 文章内容
|
7
| created_at
| text
| 否
| 否
| 文章发布时间
|
8
| type
| text
| 否
| 否
| 文章类型
|
9
| detailUrl
| text
| 否
| 否
| 文章地址
|
10
| authorName
| text
| 否
| 否
| 作者名字
|
11
| authorDetail
| text
| 否
| 否
| 作者地址
|
12
| negative_ratio
| float
| 否
| 否
| 负面情绪占比
|
评论数据表如表所示。
comments
| |||||
#
| 名字
| 类型
| 是否为空
| 是否为主键
| 注释
|
1
| articleId
| bigint(20)
| 否
| 否
| 文章ID
|
2
| created_at
| text
| 否
| 否
| 评论时间
|
3
| likes_counts
| bigint(20)
| 否
| 否
| 评论点赞数
|
4
| region
| text
| 否
| 否
| 评论发布地区
|
5
| content
| text
| 否
| 否
| 评论内容
|
6
| authorName
| text
| 否
| 否
| 评论者姓名
|
7
| authorGender
| text
| 否
| 否
| 评论者性别
|
8
| authorAddress
| text
| 否
| 否
| 评论者地址
|
9
| sentiment
| text
| 否
| 否
| 评论者情绪
|
4.6本章小结
本章详细介绍了系统各个模块的设计与实现。从数据的采集、清洗、存储，到情感分析，每一个步骤都至关重要，缺一不可。数据爬取模块保证了数据的来源和质量，数据清洗模块提高了数据的可用性，评论情感分析和事件情感分析模块通过先进的NLP技术实现了对舆情的深度解析，数据存储模块则为系统提供了可靠的数据管理支持。各个模块相辅相成，共同构成了一个完整的舆情分析系统。通过本章的介绍，可以清晰地看到系统的设计思路和实现过程，为后续的功能扩展和优化提供了坚实的基础。
5系统测试
5.1测试目的
系统测试是软件开发过程中的关键步骤，旨在确保系统各个模块和整体功能的正确性、稳定性和可靠性。测试的主要目的是发现并修复系统中的缺陷，提高系统的质量和用户满意度。本项目的测试工作主要集中在验证数据爬取、数据清洗、情感分析和数据展示等核心功能，确保每个模块在实际应用中能够正常运行，并满足设计要求和用户需求。同时，通过系统测试，可以评估系统的性能指标，如响应时间和资源占用情况，确保系统在高负载条件下仍能稳定运行。
5.2系统测试
本系统的测试工作主要包括功能测试和性能测试两部分。功能测试主要验证系统的整体功能是否符合需求，包括用户登录、数据查询、情感分析结果展示等。测试结果表明，系统功能完整，操作流程顺畅，各项功能均能正常使用。性能测试则评估了系统在大数据量处理情况下的表现。测试过程中进行了大规模数据爬取和分析操作。结果显示，系统在高负载条件下仍能保持较快的响应速度和较低的资源占用，满足预期的性能要求。测试用例表如表所示。
测试项目
| 测试用例
| 预期结果
| 测试结果分析
|
登录
| 分别输入正确的用户名和密码
| 输入正确应进入系统；输入错误应给出提示。
| 达到预期结果
|
注册
| 在输入密码时，第一次和第二次密码不一致
| 应给出“两次密码不符合”
| 达到预期结果
|
首页内容
| 查看首页数据是否完整
| 首页数据应正确且完整
| 达到预期结果
|
微博文章
| 查看是否可以正常显示文章数据
| 文章数据完整
| 达到预期结果
|
微博热门话题
| 是否可以显示实时的热门话题
| 只需显示前二十条热门话题即可
| 达到预期结果
|
文章分析
| 文章评论是否按点赞量排序
| 评论按点赞量排序
| 达到预期结果
|
文章分析
| 评论情绪占比图能否显示
| 情感类别占比图正常显示
| 达到预期结果
|
文章分析
| 评论词云图能否正确显示
| 评论词云图正常显示
| 达到预期结果
|
文章分析
| 评论IP位置分析图能否正确显示
| 评论IP位置分析图正确显示
| 达到预期结果
|
舆情分析
| 每篇文章评论的消极情绪占比是否正确计算并显示出
| 消极情绪占比正确显示
| 达到预期结果
|
热门话题分析
| 当直接点击热门话题分析时，由于未选择话题，应直接跳转到微博热门话题模块
| 跳转到微博热门话题，提示选择话题
| 达到预期结果
|
爬取数据
| 文章数据类型全选
| 后端正确收到前端传输的数据，并进行爬虫操作
| 达到预期结果
|
爬取数据
| 在爬取指定文章内容时，输入非法链接
| 应提示链接错误
| 达到预期结果
|
删除数据
| 删除单条文章
| 数据库中相关文章和评论都要删除
| 达到预期结果
|
删除数据
| 删除所有文章
| 数据库中文章表和评论表应清空
| 达到预期结果
|
5.3本章小结
通过本章的系统测试，我们全面验证了系统的各项功能和性能，确保其在实际应用中能够稳定、高效地运行。测试结果表明，系统在数据爬取、数据清洗、情感分析和数据展示等方面表现良好，能够满足预期的设计目标。同时也通过了性能测试，确认了系统在高负载条件下的稳定性。整体而言，本系统在功能性和稳定性方面均达到了较高的标准。
结束语
（空1行。小四号1.5倍行距）
本论文通过对基于自然语言处理（NLP）的网络舆情分析系统的设计与实现，详细探讨了数据爬取、数据清洗、情感分析及数据展示等关键技术。我们利用BERT模型对微博文章及评论进行情感分类，通过广度优先策略的爬虫获取海量数据，并借助Flask框架和ECharts图表工具构建了一个高效、直观的舆情分析平台。
本论文所设计和实现的基于NLP的网络舆情分析系统，不仅展示了自然语言处理技术在社交媒体数据分析中的应用潜力，也为舆情监测和管理提供了一种高效、可靠的解决方案。
但毕竟人力和精力有限，系统还有很多可以完善的地方，比如微博文章的跟踪，实时监控等，又比如该系统只能对文本内容分析，但用户的音视频也是一个重要的数据。未来，将继续优化和扩展本系统，探索更多的应用场景和技术创新，以更好地服务于社会和用户的需求。
参考文献
（空1行。小四号1.5倍行距）
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- 门明. 论期权与风险投资管理[J]. 对外经济贸易大学学报, 1999, 13(2): 10-15.
- 强锋科技, 张晶. Java Web开发指南[M]. 北京: 清华大学出版社, 2010: 56-59.
- 张筑生. 微分半动力系统的不变集[D]. 北京: 北京大学, 1983.
- 刘琪. 加快中原城市群交通一体化发展[N]. 河南日报, 2017-05-19(09).
- Backstrom L, Huttenlocher D, Kleinberg J, et al. Group formation in large social networks: Membership, growth, and evolution[C]. New York: ACM Press, 2006: 44-54.
- 陈宝生. 发挥高校优势加快构建中国特色哲学社会科学[EB/OL]. (2017-05-17)[2017-06-06]. http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/moe_176/201705/t20170517_305073.html.