本文最近开发的一个项目，记录下其过程以及效果

亮点功能

（1）情感分析之舆情管理：在爬取微博数据的同时，利用senta框架提供的预模型进行情感分析，统计情感分析结果来进行某个话题/文章的舆情监控。(sunburst图 + 表格等)

（2）可视化分析功能： 对话题的观点、关键词、热度进行分析，利用多种图形来进行分析，结合的统计方法、tfidf、textrank等。

视频演示

功能介绍

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主页 : 显示微博话题卡片

数据统计：文章【话题、文章排名】、评论【话题、评论排名】等、 文章构成、评论的构成按照话题【大屏风格】

数据分析：话题舆情旭日图可查看话题的评论数量和情感分析分类情况、日历热点图不同时间段之评论之热度

词云分析 ：直接进行词云分析、分析文章和评论两种

情感分析：给出评论之情感分析，话题已卡片方式来呈现可以，那就可以看情感分析了,同时在话题的卡片中，也可以查看到对应评论的情感分析

关键词分析：某一个话题的观点分析、某一个话题的关键词分析，利用关键词接口来做，通过tf-idf和textrank两种算法返回关键词

舆情分析 ：基于深度学习senta框架给出的情感分析结果，综合评价之后给出舆情，可以用卡片的方式给出根据或者图表， 在表格上，如果负面评价高于60%会显示红色，高于45%会显示橙色，低于45%会显示绿色

话题搜索 ：以数据表格的形式展示评论

我的： 修改用户信息等

爬虫部分： 爬取微博热门话题、文章和评论

情感分析：给出评论之情感分析，话题已卡片方式来呈现可以，那就可以看情感分析了,同时在话题的卡片中，也可以查看到对应评论的情感分析

关键词分析：某一个话题的观点分析、某一个话题的关键词分析，利用关键词接口来做，通过tf-idf和textrank两种算法返回关键词

舆情分析 ：基于深度学习senta框架给出的情感分析结果，综合评价之后给出舆情，可以用卡片的方式给出根据或者图表， 在表格上，如果负面评价高于60%会显示红色，高于45%会显示橙色，低于45%会显示绿色

话题搜索 ：以数据表格的形式展示评论

我的： 修改用户信息等

爬虫部分： 爬取微博热门话题、文章和评论

系统架构

功能模块图

系统截图