ai情绪分析视频评论的web应用产品系统

核心应用场景为社交媒体分析与用户反馈挖掘，重点在于理解用户反馈、洞察公众情绪、辅助决策，主要服务于内容创作、品牌管理、社区运营和市场研究等领域。

1. 智能数据采集与获取
定向评论抓取：通过调用B站官方API接口，输入视频链接（BV号/AV号），可自动化、结构化地获取目标视频下的全部或指定数量的用户评论。
支持多级评论：不仅能获取顶级评论，还能抓取评论下的回复（二级评论），提供更全面的数据分析样本。
2. 前沿AI情绪分析
精准情感判断：系统采用基于Transformer架构的RoBERTa预训练模型，对每一条抓取的评论进行实时情绪分析。模型能理解中文语境下的复杂语义，将评论智能分类为“正面”、“负面”​ 或“中性”​ 情绪。
自定义文本分析：提供独立的文本输入框，用户可输入任意文本（不限于已爬取的评论），系统会立即调用AI模型分析其情绪，实现了模型能力的泛化应用。
3. 灵活的数据筛选与排序
情绪筛选：在结果展示界面，用户可以一键筛选，仅查看“正面”、“负面”或“中性”的评论，快速聚焦于特定情绪的反馈。
多维排序：提供按评论发布时间（如最新/最早）排序的功能，方便追溯评论情绪随时间的演变趋势。
数量控制：用户可自定义选择希望查看的评论条数，便于快速抽样或进行详细分析。
4. 直观的交互式数据展示
一站式Web应用：基于Gradio框架构建了简洁、易用的浏览器界面，将数据采集、分析、展示全流程整合在一个页面中，无需代码操作。
结构化结果呈现：分析结果以清晰的表格形式展示，包含评论内容、发布时间、点赞数以及对应的AI情绪分析结果，一目了然。
实时交互反馈：所有操作（输入视频链接、选择筛选条件、输入自定义文本）均可实时触发后端处理并立即更新前端显示，体验流畅。
5. 稳定可靠的项目部署
项目已成功部署在阿里云服务器上，并通过Gradio生成公开可访问的Web链接，实现了服务的云端化与持续可用，用户只需有浏览器即可随时使用。

本项目中，“我”作为项目的核心开发者，独立负责了从后端到前端、从数据获取到模型应用的全部任务，具体包括：
数据获取模块开发：使用Python的requests库，编写了调用B站评论区API的爬虫程序，处理请求参数、响应解析以及应对反爬机制（如Cookie管理）。
AI模型集成与应用：选用并集成了基于Transformer的RoBERTa预训练模型，编写了情绪分析的推理代码，将其封装为可供后端调用的函数。
前后端交互与业务逻辑：使用Gradio框架，构建了整个Web应用的交互界面，并编写了连接前端输入、后端数据处理、模型分析及结果展示的完整业务逻辑。
部署与上线：将完整的应用部署至阿里云服务器，配置运行环境，并确保其可通过公网链接稳定访问。
2. 项目使用了哪些技术栈、架构，实现上亮点、难点？
技术栈与架构：
后端/数据处理：Python, requests(HTTP请求), json(数据解析)
AI模型：transformers库, PyTorch/TensorFlow(作为RoBERTa模型的后端), 中文RoBERTa预训练模型
前端/应用层：Gradio(快速构建Web应用UI及后端接口)
部署运维：阿里云ECS服务器, Linux系统
架构：采用了轻量级全栈架构。核心是Python脚本，通过Gradio将前端界面、业务逻辑、模型服务紧密集成，形成单体应用，简化了部署流程。
实现亮点：
端到端一体化：将数据爬取、AI分析和结果展示三个独立环节无缝整合到一个简洁的Web应用中，用户只需输入视频号即可获得情绪分析结果，体验流畅。
快速原型与交互：利用Gradio框架，在极短时间内构建出兼具输入控件、实时计算和表格/结果展示功能的交互式应用，极大提升了开发效率。
实用的功能设计：不仅提供批量评论分析，还设计了“自定义文本分析”功能，增强了工具的灵活性和模型能力的可验证性。