# 毕业设计
## 基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计
1. 数据清洗与预处理
2. 基于词典的句子情感值计算模型
3. 基于机器学习的片段情感分析与高光时刻判断模型
4. 系统设计与实现
## 直播弹幕情感分析与高光检测系统
### 技术架构
- 前端：Bootstrap+Echarts
- 框架：Flask
- 数据处理与分析中用到的各类词典与模型数据：自己整理或生成
### 功能
- 自定义词典：支持用户上传自定义词典，与系统词典合并
- 弹幕单文本分析：输入一条弹幕，判断其情感倾向
- 数据预处理：上传弹幕原始数据，进行清洗、按时间聚合、提取情感特征
- 弹幕片段分析：上传处理后的弹幕片段数据，多个维度进行情感可视化，并检测高光片段
### 文件结构
- 系统界面与使用方法 [用户手册](直播弹幕情感分析与高光检测系统用户手册.pdf)
- 弹幕数据 ./data
- 各类词典文件 ./dict
- 各种实验代码 ./code ./notebook
- flask系统代码 ./sentiment_system
基于python弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计与系统实现
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2024-05-16
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基于python弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计与系统实现 （156个子文件） 
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直播弹幕情感分析与高光检测系统用户手册.pdf 404KB
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