面向 UP 主与内容研究者的弹幕情感分析系统：粘贴 B 站视频地址即可采集其全部可见弹幕（自实现 WBI 接口签名与 protobuf 解码，无需登录），经清洗、jieba 分词、停用词过滤与朴素贝叶斯情感分类，输出情感分布、弹幕密度与情绪时间轴、高频关键词与词云；弹幕语境词由可维护的情感词典二次校正，支持多视频对比与 Excel 导出。

技术栈

Python、Django、jieba、朴素贝叶斯、ECharts、MySQL

功能模块

• 真实弹幕采集：自实现 B 站 WBI 接口签名与弹幕 protobuf 解码，无需登录，按 6 分钟分段限速拉取
• 朴素贝叶斯情感分类：3.5 万条正负语料训练（纯 Python 实现，拉普拉斯平滑），模型随包交付
• 弹幕情感词典校正层：「泪目 / 下次一定」等弹幕语境词按人工极性覆盖模型结果，规则带理由可维护
• 分析报告：情感分布环形图、弹幕密度 + 情绪双轴时间轴、高频词 TOP20、关键词词云
• 典型样例与检索：P(正面) 最高的正面 / 负面弹幕样例，按内容与极性检索弹幕
• 多视频对比：2–4 个视频的情感构成、情绪走势与高频词横向对比
• 维护页面：弹幕词典与停用词增删即时生效；模型信息展示语料规模与判定流程
• 采集记录与导出：分段数 / 条数 / 耗时 / 结果全程留档；四张工作表 Excel 导出

运行环境

• 编程语言：Python 3.8 及以上
• Web 框架：Django 4.2
• 中文分词：jieba
• 情感分类：多项式朴素贝叶斯（纯 Python 自实现，模型随包交付）
• 数据采集：B 站公开接口（自实现 WBI 签名与 protobuf 解码，无需登录）
• 数据库：MySQL 5.7 及以上（交付默认 SQLite，免安装）
• 可视化：ECharts 5 + wordcloud（已内置本地文件，离线可用）
• 报表导出：openpyxl
• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 启动方式：双击一键脚本，或 python manage.py runserver

界面截图

文档预览

交付的任务书、开题报告与论文均为 Word 文档，下面是真实页面预览：

交付内容

• 完整源码（已跑通，含 6 个真实视频、4300+ 条已分类弹幕的演示库）
• 训练好的朴素贝叶斯模型与训练语料（可重新训练）
• B 站采集模块（WBI 签名 + protobuf 解码，可独立复用）
• 毕业设计任务书（Word）
• 开题报告（Word）
• 毕业论文（Word，七章制，含采集设计与情感判定设计章节）
• 系统使用与二次开发说明（Word + md）
• 10 张系统运行截图