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基于深度学习的Bilibili视频弹幕文本情感分析系统的设计与实现

news 2026/5/11 21:30:33

前言
课题研究的基于深度学习的Bilibili视频评论文本情感分析系统，可以有效检测观众所发表弹幕的情感倾向，并进行辅助管理，既帮助视频内容创作者深入了解观众对视频内容的反应，包括情感、意见和建议，又可以通过分析弹幕了解观众对视频内容的喜好和不满意之处，以便针对性地改进和优化视频的内容。

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一、项目介绍
基于深度学习的Bilibili视频弹幕文本情感分析系统主要研究内容如下：
数据预处理：对弹幕文本进行必要的预处理，包括去除无关字符、停用词过滤、词干提取等，以提高情感分析的准确性。
深度学习模型训练：利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对弹幕文本进行情感分类和情感分析。
情感词典构建：基于已有的情感词典或扩充后的情感词典，对弹幕文本进行情感分析。同时，根据弹幕文本的特点，构建适合于弹幕语料情景的情感词典。
多模态情感分析：除了对弹幕文本进行情感分析外，该系统还考虑了视频视觉模态的情感特征，应用深度学习方法设计层次化深度关联模型，实现了多模态注意力融合网络的情感分类。
用户画像分析：基于弹幕文本的情感分析结果，结合用户自然属性和行为数据，构建用户画像，分析用户的兴趣偏好、行为特征等。
内容推荐策略：基于情感分析和用户画像分析的结果，为内容创作者提供更有针对性的内容推荐策略，提高内容的吸引力和互动性。
系统实现与应用：将上述研究内容整合到一个功能完善的系统中，使其更具有实用价值，并可以以友好直观的形式提供给有相关需求的用户。
通过以上研究内容，该系统旨在提高Bilibili平台对用户需求和行为的了解，提升用户体验，为内容创作者提供数据支持，并帮助市场研究人员了解消费者情绪和市场趋势。

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二、功能介绍
系统可以实现对视频的弹幕进行情感分析，并按照时间顺序绘制折线图，从而直观的看到视频弹幕的情感变化。具体实现流程如下：
1.数据集的获取：
首先获取Bilibili视频网页的cid，再将cid与网站固定格式进行链接。然后使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来获取指定URL的页面内容，这样就可以对Bilibili弹幕网中视频的弹幕进行爬取。将爬取的数据进行预处理后建立数据集。按6:2:2的比例将数据集拆分成训练集、测试集和验证集。
2.模型的训练和优化：
基于BERT预训练模型搭建模型并将训练集导入模型中进行训练，训练模型直接使用BERT的分类方法，将情感分类为积极、中性和消极三个类别，并提取每个主题下的关键词。使用测试数据集对模型进行测试，根据测试的结果不断改进模型直至模型可以有一个较好的识别分类效果。
3.模型的部署：
最后将训练好的BERT模型转换为TensorFlow Serving可用的格式。使用TensorFlow Serving将模型部署到Web服务器上。在Web应用程序中使用JavaScript通过向Web服务器发送请求来调用BERT模型。
4.系统功能：
（1）分析对象的选择：网页先输入视频创作者的信息，然后系统对视频创作者的视频列表进行爬取，再根据视频创作者的需求选择需要进行情感分析的视频。
（2）分析结果的展现：系统可以将视频分析的数据在浏览器中以折线图的形式进行结果的可视化展示，并根据视频时长将不同时间的弹幕的情感在折线图上按照时间顺序展现出来，使视频创作者们可以直观的看到单个视频中的观众情感变化，并在折线图下用一句话概括情感走向。
情感危机预警：项目可以根据消极评论的数量占比来判断观众的情感趋向，若消极评论占比过高则会对视频创作者进行预警。

三、核心代码
部分代码：