基于 Django 的 B 站弹幕情感分析系统
视频弹幕蕴含观众情绪与关注点，创作者需要快速了解观众反馈，但人工阅读海量弹幕不现实。
视频弹幕蕴含观众情绪与关注点，创作者需要快速了解观众反馈，但人工阅读海量弹幕不现实。
校园与企业的舆情事件往往在短时间内于多个平台发酵，人工监测难以及时发现负面倾向与热点话题。
校园论坛与社交平台上的舆情在短时间内发酵，人工浏览难以及时发现负面倾向与热点话题。
学生评语以开放文本为主，教务处只能看平均分，难以从评语中发现集中反映的教学问题。
课程作业与报告中互相抄袭的情况难以人工发现，教师逐份比对效率低。
疾病、症状、药品与检查之间的关系散落在教材与指南中，检索只能靠关键词，缺少关联推理。
病历书写的完整性与规范性检查靠人工抽查，缺项、前后矛盾等问题难以批量发现。
剪辑团队的素材量大，靠文件夹与记忆检索，复用率低、找不到可用镜头。