多模态情感分析产品系统

一、面向对象与问题解决
本方案面向国内高校国际学生事务管理人员，尤其是负责舆情监测和跨文化事务处理的职能人员。近年来，国际学生在中国高校中的占比持续上升，其多元文化背景、语言障碍和信息获取偏差导致网络舆情事件频发，若处理不当，极易引发舆论危机甚至国际政治风险。
本系统通过融合文本、图像等多模态数据，建立实时、精准的国际学生舆情监测与预警机制，有效帮助高校在第一时间识别敏感情绪和风险话题，提升管理响应效率，维护校园和谐稳定，助力高校国际化办学的稳健发展。
二、市场对比优势（50%）
与市场上传统舆情监测系统（以文本情感分析为主）相比，本方案具备以下显著优势：
1、多模态输入支持：不仅处理文本，还融合图像、视频等模态，全面感知社交媒体上国际学生的真实情绪和观点表达。
2、先进模型架构：集成了CMA（跨模态注意力模型）和CRA（上下文融合模型），相较GLFN、MGNNS等已有方法，情感识别精度提升近6%，具备更强的特征表达与融合能力。
3、深度定制化：系统针对高校场景量身定制，包括关键词自动预警、学生群体画像分析、热点事件聚类和趋势总结等，适配高校管理日常。
4、智能可视化交互：前端采用Vue+Echarts技术栈，搭配智谱大模型生成话题摘要与情绪总结，为非技术人员提供一站式决策参考。
三、产品组成与技术选型（20%）
本系统由四个核心模块构成：
数据采集模块：基于微博开放接口和网络爬虫，自动采集与国际学生相关的多模态数据；
情感分析引擎：采用BERT+ResNet为基础模型，叠加跨模态融合结构（CMA、CRA），实现深层次语义理解；
数据库与后端服务：MySQL负责数据持久化，Flask搭建后端服务，支持数据读取、模型推理与前端接口；
交互与可视化界面：前端由Vue搭建，集成图表与情感饼图展示，结合智谱大模型API生成聚类摘要和主题总结。