当前位置: 首页 > news >正文

102302112王光诚综合实践

项目信息 内容描述
课程 2025数据采集与融合技术
组名、项目简介 组名: 基米大哈气
项目背景: 针对B站视频评论信息量大、内容杂乱的问题,提供智能化的筛选与分类方案,帮助用户快速了解视频评论风向。
项目目标: 开发一个支持评论爬取、智能分类、违禁词管理及可视化分析的综合系统,实现对评论内容的精准筛选与多维度展示。
技术路线: 前端采用 React + React Router 实现组件化开发;后端使用 Flask + MySQL 管理数据与接口;核心算法基于本地部署的 Qwen2.5 大模型,并应用 LoRA 微调4位量化技术优化性能;系统最终部署于 华为云平台
团队成员学号 102302113(王光诚)、102302115(方朴)、102302119(庄靖轩)、102302120(刘熠黄)、102302121(许友钿)、102302122(许志安)、102302123(许洋)、102302147(傅乐宜)
这个项目的目标 1. 智能分类: 结合视频类型(如游戏、二次元),将评论自动归类为正常、争论、广告、@某人、无意义五大类。
2. 数据可视化: 提供评论统计、分类分布、高频词云及评论变化曲线图,直观展示数据特征。
3. 违禁词管理: 支持实时增删查改违禁词库,保障过滤机制的高效性。
4. 自动化爬取: 用户只需输入B站链接,系统即可自动抓取评论并进行智能处理,爬取过程中支持播放背景音乐。
其他参考文献 [1]Joshua Ainslie, James Lee-Thorp, Michiel de Jong, Yury Zemlyanskiy, Federico Lebr´on, and SumitSanghai. GQA: Training generalized multi-query Transformer models from multi-head checkpoints. InEMNLP, pp. 4895–4901. Association for Computational Linguistics, 2023.
码云链接(由于git上上传不了大于1GB的文件,所以我们将所有源码都放到了github上,小组成员间底代码不分开) 项目代码(GitHub): https://github.com/liuliuliuliu617-maker/-/tree/master
项目演示网址: http://1.94.247.8/(31 号前可以查看,之后代金券应该过期了)
http://www.zskr.cn/news/182871.html

相关文章:

  • 本地部署 AI 数据库神器 Chat2DB 并实现外部访问
  • Windows本地微调大模型全攻略:从零打造你的专属猫娘AI助手
  • 从300%准确率提升看知识图谱如何解决大模型幻觉问题
  • 从零开始搭建深度学习环境:Miniconda + PyTorch + GPU实战
  • Docker stats监控资源:Miniconda-Python3.10实时观察GPU占用
  • 使用pip和conda双工具在Miniconda环境中安装PyTorch GPU版本
  • 《程序员修炼之道:从小工到专家》观后感第九篇
  • 震惊!这5家反转胶片定制厂,竟让摄影师集体疯狂!
  • 解密AOSP音量控制:从按键到UI的完整逻辑链
  • Python from tkinter import messagebox
  • SAP Signavio 在风机制造行业的深度应用研究​
  • ApeosWare Update Service 完整学习笔记
  • Docker restart policy设置:Miniconda-Python3.10容器自动恢复
  • 还在用AI乱写论文?这9款工具实测:真实文献、低查重、高原创! - 麟书学长
  • 读后感第六章
  • ZDIF主图指标 通达信指标 源码
  • 学员追访|“FPGA 的标签,并不只是高薪与加班”
  • 73
  • FlipperKit报错
  • Markdown写技术博客更高效:结合Miniconda-Python3.10展示代码实践
  • Linux crontab定时任务:Miniconda-Python3.10自动执行AI训练脚本
  • 技术博主都在用:Miniconda-Python3.10生成可复现AI实验文章
  • HTML+CSS 浮动与表格全总结笔记
  • BioSIM 抗人IL-31Ra抗体SIM0510:用于免疫细胞与皮肤组织表达分析
  • 北方苍鹰算法NGO优化SVM模型:多特征输入单输出二分类及多分类模型的Matlab实现与效果图展示
  • Docker build缓存利用:Miniconda-Python3.10加速镜像重建过程
  • 手机APP用Keras批归一化加速图像识别
  • Conda create新建环境:Miniconda-Python3.10多项目隔离实践
  • Conda deactivate退出环境:Miniconda-Python3.10标准操作流程
  • 从“看到”到“读懂”:文本信息抽取技术如何重构合同比对逻辑