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介绍资料

任务书

项目名称： PyHive+PySpark+DeepSeek-R1大模型B站弹幕评论情感分析

项目背景与意义：

随着互联网视频平台的快速发展，弹幕（即浮动在视频上的实时评论）已成为用户表达观点和情感的重要方式。Bilibili（简称B站）作为国内领先的弹幕视频网站，拥有庞大的用户基础和丰富的弹幕数据。通过对B站弹幕评论进行情感分析，可以深入了解用户对不同视频内容的喜好、情绪变化及潜在需求，为内容创作者、平台运营及广告商提供数据支持，促进内容优化、用户体验提升及精准营销策略制定。

本项目旨在利用PyHive进行数据仓库管理，PySpark进行大规模数据处理，并结合DeepSeek-R1大模型进行深度情感分析，实现对B站弹幕评论的高效、准确情感倾向判断。DeepSeek-R1作为先进的自然语言处理模型，具备强大的文本理解和情感识别能力，能够显著提高情感分析的准确性和效率。

项目目标：

1. 构建数据仓库：使用PyHive连接并管理B站弹幕评论数据仓库，确保数据的完整性、一致性和高效访问。
2. 数据处理与清洗：利用PySpark对海量弹幕评论数据进行预处理，包括去重、分词、去除停用词和特殊字符等，以提高数据质量。
3. 情感分析模型部署：基于DeepSeek-R1大模型，构建弹幕评论情感分析系统，实现正面、负面、中立等情感倾向的自动分类。
4. 结果可视化与分析：将分析结果以图表形式展示，包括情感分布、趋势变化等，为决策提供直观依据。
5. 性能优化与评估：评估模型准确率、召回率等关键指标，优化数据处理流程和模型参数，确保系统的高效运行。

技术路线：

1. 数据获取与存储：
   • 使用B站API或爬虫技术收集弹幕评论数据。
   • 利用PyHive将数据导入Hive数据仓库，进行结构化存储。
2. 数据处理：
   • 使用PySpark进行大规模数据处理，包括数据清洗、转换和特征提取。
   • 采用自然语言处理技术（如jieba分词）对文本进行预处理。
3. 模型应用：
   • 部署DeepSeek-R1大模型，对预处理后的弹幕评论进行情感分析。
   • 调整模型参数以适应B站弹幕数据的特性，提高分析精度。
4. 结果展示与分析：
   • 使用Python可视化库（如Matplotlib、Seaborn）展示分析结果。
   • 分析情感分布特征，挖掘用户偏好和趋势变化。
5. 性能优化：
   • 监控并优化数据处理和模型运行效率。
   • 通过A/B测试等方法评估模型性能，持续改进。

项目计划与时间表：

1. 需求分析与方案设计（第1周）
2. 数据收集与仓库构建（第2-3周）
3. 数据处理与预处理（第4-5周）
4. 模型部署与初步测试（第6-7周）
5. 结果可视化与分析（第8周）
6. 性能优化与最终评估（第9周）
7. 项目总结与报告撰写（第10周）

预期成果：

• 完成B站弹幕评论情感分析系统的设计与实现。
• 提供详细的情感分析报告，包括情感分布、趋势变化等关键信息。
• 发表技术文档或论文，分享项目经验和技术创新点。

风险评估与应对措施：

• 数据获取难度：B站API可能有限制，需考虑合法合规的爬虫策略。
• 模型适应性：DeepSeek-R1模型需针对B站弹幕数据进行微调，以提高准确率。
• 性能瓶颈：大规模数据处理和模型运行可能面临资源限制，需优化算法和硬件配置。

针对上述风险，将采取合法合规的数据获取方式，加强模型调优和性能监控，确保项目顺利进行。

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本任务书概述了利用PyHive、PySpark和DeepSeek-R1大模型进行B站弹幕评论情感分析的项目目标、技术路线、时间计划及风险评估，旨在为项目团队提供清晰的工作指导和目标导向。

运行截图

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