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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

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介绍资料

Python+AI大模型美团大众点评情感分析课题任务书

二、课题任务背景与目的

2.1 任务背景

当前O2O本地生活服务领域快速发展，美团、大众点评作为核心服务平台，积累了海量用户评论类UGC数据，这些数据蕴含着用户对商家服务、产品质量、消费体验的多维度情感倾向，是商家优化服务、平台提升推荐精度的核心依据。传统情感分析方法在处理该类评论中存在的网络流行语、方言、模糊表述等复杂文本时，存在语义理解不足、情感误判率高的问题。

AI大模型（ChatGLM、百度千问等）在自然语言处理领域的突破的，为解决上述问题提供了技术支撑，而Python凭借丰富的生态工具，可实现从数据采集到结果可视化的全流程开发。本课题任务围绕该技术路线，开展美团大众点评评论情感分析相关开发与研究，落实开题报告中明确的研究内容，确保课题顺利落地。

2.2 任务目的

1. 落实开题报告研究目标，掌握Python爬虫、数据预处理、AI大模型微调、情感分析及可视化的核心技术，提升工程实践与数据分析能力；

2. 完成美团大众点评评论数据的采集、预处理、模型开发与测试，构建一套完整的情感分析体系，实现评论情感极性判断与细粒度情感挖掘；

3. 完成相关技术文档、代码编写与成果整理，确保研究成果具备实用性和可复用性，为商家、平台提供决策参考，同时为同类课题提供技术借鉴；

4. 严格按照进度安排完成各阶段任务，规避研究难点，确保课题按时结题，达成预期成果指标。

三、核心任务与具体要求

3.1 核心任务

本课题核心任务是基于Python技术栈结合AI大模型，完成美团大众点评用户评论的情感分析全流程开发与研究，具体分为以下4个核心模块，严格对应开题报告研究内容，确保任务落地：

1. 数据采集与预处理模块：实现美团大众点评评论数据的自动化采集、清洗与标准化处理，构建合规、可用的标准化数据集；

2. AI大模型选型与微调模块：完成主流AI大模型的选型、微调与优化，提升情感分析的准确率与效率；

3. 情感分析模型实现与测试模块：实现情感极性判断与细粒度情感挖掘功能，完成模型测试与优化迭代；

4. 结果可视化与应用模块：开发可视化界面，呈现分析结果，形成应用建议报告，验证研究成果实用性。

3.2 具体任务要求

3.2.1 数据采集与预处理任务要求

1. 数据采集：基于Python Scrapy框架编写爬虫程序，结合IP池、UA轮换等反爬虫策略，合规采集美团、大众点评指定城市、指定品类（餐饮优先）的商家评论数据，至少采集10000条有效评论，包含评论内容、评分、评论时间、用户等级等核心字段；同时融合美团点评ASAP开源数据集（46730条标注数据），补充标注数据量。

2. 数据预处理：完成原始数据清洗，去除空白、广告、重复评论；利用jieba分词完成中文分词，去除停用词，构建表情符号语义解析表，将非结构化文本转换为可用于模型训练的结构化数据；划分训练集、验证集、测试集（比例7:1:2），确保数据集格式规范、无冗余、无缺失。

3.2.2 AI大模型选型与微调任务要求

1. 模型选型：对比ChatGLM-6B、百度千问、Llama 2等主流AI大模型在中文短文本情感分析中的性能，结合实验硬件条件，选择适配性强、轻量化的模型作为基础模型（优先选择国产大模型，提升中文语义理解精度），形成模型选型对比报告。

2. 模型微调：基于预处理后的数据集，利用Python Transformers、PyTorch框架，采用LoRA技术对选定模型进行微调；优化学习率、迭代次数、batch size等超参数，确保微调后模型的训练效率与稳定性；对比微调前后模型性能，形成微调优化报告。

3.2.3 情感分析模型实现与测试任务要求

1. 模型实现：编写Python代码，基于微调后的AI大模型，实现评论情感极性（正面、负面、中性）判断，同时挖掘菜品、服务、环境、性价比等维度的细粒度情感特征，确保功能完整、运行流畅。

2. 模型测试：利用测试集对模型进行全面测试，采用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值作为核心评价指标；对比传统机器学习模型（SVM、LSTM）与微调后AI大模型的测试结果，分析误判案例并优化模型；确保最终模型情感分类准确率达到85%以上，F1值达到0.86以上。

3.2.4 结果可视化与应用任务要求

1. 可视化实现：利用Matplotlib、Seaborn、ECharts等工具，开发可视化界面（可基于Flask搭建简单Web界面），实现评论情感分布饼图、关键词云图、负面反馈分类柱状图等功能，支持用户输入评论进行实时情感分析，界面简洁、易用、直观。

2. 应用建议：基于情感分析结果，选取3-5家不同品类、不同口碑的商家进行实例分析，形成1份完整的情感分析实例报告，为商家提供针对性服务优化建议，为平台提供推荐算法优化建议，确保建议具备可操作性。

3.2.5 文档与代码要求

1. 代码要求：所有代码需规范编写，添加详细注释，确保可读性和可复用性；按模块整理代码（数据采集、预处理、模型微调、可视化），打包保存，附代码说明文档。

2. 文档要求：完成开题报告修改完善、课题任务书、中期报告、毕业论文、模型测试报告、实例分析报告等相关文档，格式规范、逻辑清晰、内容详实。

四、任务分工（单人课题可忽略，多人课题补充）

1. 课题承担人：负责全流程任务推进，包括数据采集、模型开发、代码编写、文档撰写、成果整理，配合指导教师完成任务检查与优化；

2. 指导教师：负责课题方向指导、技术难点解答、任务进度监督，审核各阶段成果，提出优化建议，确保课题符合研究要求。

五、任务进度安排（严格对应开题报告，明确各阶段节点与交付物）

1. 第1-2周：完成文献调研深化，明确各模块技术细节；搭建Python实验环境，学习Scrapy、Transformers等相关工具与框架；查阅相关法律法规，明确数据采集合规性要求；交付物：文献调研笔记、实验环境搭建文档。

2. 第3-4周：完成Python爬虫程序编写与调试，采集美团大众点评评论数据；完成数据清洗、分词、去停用词等预处理工作，融合ASAP开源数据集构建标准化数据集；交付物：爬虫代码、预处理代码、标准化数据集。

3. 第5-6周：完成主流AI大模型选型与对比，撰写模型选型报告；学习模型微调方法，利用Python框架完成模型初步训练与超参数优化；交付物：模型选型报告、模型初步训练代码、超参数设置文档。

4. 第7-8周：对微调后的模型进行全面测试，分析测试结果，针对误判案例优化模型；对比传统模型与AI大模型性能差异，完成模型优化迭代；交付物：模型测试报告、优化后模型代码、性能对比分析文档。

5. 第9-10周：开发情感分析可视化界面，完成界面调试；选取实例商家进行情感分析，撰写实例分析报告，提出应用建议；交付物：可视化界面代码、实例分析报告。

6. 第11-12周：整理实验数据、代码和分析结果；撰写毕业论文初稿，修改完善开题报告与任务书；补充相关实验，优化研究成果；交付物：毕业论文初稿、完善后的开题报告、任务书、代码包。

7. 第13-14周：修改毕业论文，完善可视化界面和应用建议；整理所有成果资料，准备论文答辩；交付物：毕业论文终稿、所有代码与文档、答辩PPT。

六、任务考核指标

1. 过程考核：按时完成各阶段任务，提交对应交付物，确保各模块功能达标，进度符合安排，无重大拖延；

2. 技术考核：数据采集合规、数据集规范，模型情感分类准确率≥85%、F1值≥0.86；可视化界面功能完整、运行流畅；代码规范、可复用；

3. 成果考核：完成所有要求的文档（开题报告、任务书、毕业论文等）和技术成果（代码、数据集、可视化界面）；实例分析报告具备实用性，应用建议可操作；

4. 综合考核：通过指导教师阶段性检查与最终答辩，确保课题成果达到应用开发类课题要求，具备一定的理论价值和实践意义。

七、研究难点与解决措施

7.1 主要研究难点

1. 反爬虫技术突破：美团、大众点评平台反爬虫机制严格，难以稳定采集大量评论数据，易出现IP封禁问题；

2. 模型微调优化：AI大模型微调需合理设置超参数，针对口语化、碎片化的评论文本，难以快速提升细粒度情感挖掘精度；

3. 复杂文本处理：评论中包含大量网络流行语、方言、模糊表述，易导致情感误判；

4. 数据合规性：采集平台用户评论数据需遵循相关法律法规，避免侵权风险。

7.2 解决措施

1. 反爬虫问题：优化爬虫策略，采用IP池轮换、UA随机切换、请求频率控制等方法，降低IP封禁概率；优先采集公开可获取的评论数据，确保采集行为合规；

2. 模型微调问题：查阅相关文献，参考同类课题微调经验，逐步优化超参数；采用LoRA技术降低微调参数量和硬件门槛；增加标注数据量，提升模型适配性；

3. 复杂文本处理：构建网络流行语、方言对应词典，对模糊表述进行语义标注；结合表情符号语义解析表，提升情感判断的全面性，减少误判；

4. 数据合规性：仅采集平台公开的用户评论数据，不获取用户隐私信息；对采集的数据进行脱敏处理，仅用于课题研究，不用于商业用途，符合相关法律法规要求。

八、预期成果与交付物

8.1 预期成果

1. 理论成果：完善开题报告、课题任务书、毕业论文各1份，梳理Python+AI大模型在美团大众点评情感分析中的应用方法和优化策略；

2. 技术成果：美团大众点评评论数据采集、预处理、模型微调、情感分析、可视化相关Python代码；1个简单的情感分析可视化Web界面；

3. 实践成果：标准化评论数据集1个（含真实采集数据与ASAP开源数据）；模型测试报告、实例分析报告各1份；模型情感分类准确率≥85%，F1值≥0.86。

8.2 最终交付物清单

1. 文档类：开题报告（完善版）、课题任务书、中期报告、毕业论文（终稿）、模型选型报告、模型测试报告、实例分析报告、代码说明文档；

2. 技术类：爬虫代码、数据预处理代码、模型微调与情感分析代码、可视化界面代码；

3. 数据类：标准化评论数据集、模型训练/测试日志、误判案例分析数据；

4. 其他：答辩PPT、成果展示演示视频（可选）。

九、备注

1. 本任务书基于《Python+AI大模型美团大众点评情感分析》开题报告制定，严格对应开题报告研究目标、内容与进度，可根据实际研究过程中的问题，在指导教师指导下适当调整任务细节，但核心任务与考核指标不变；

2. 课题研究过程中，需及时记录实验数据、技术难点及解决方法，定期向指导教师汇报任务进展，确保课题顺利推进；

3. 所有代码、文档、数据需妥善保存，课题完成后同步整理归档，可用于同行交流参考；

运行截图

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