Bilibili Sentiment Analysis

基于B站弹幕评论的舆情分析，B站的弹幕的获取，情感分析和词云图

一、代码示例

from main import main

# Set parameters
url = 'https://www.bilibili.com/video/BV1wq4y1s7S5/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=1d24f52164a3ed510e0b7386c010cc2e'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Apple\
           WebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.0.0 Safari/537.36'}
resultpath = './result'

# Run the main function
main(
    url=url,
    headers=headers,
    segment=15,
    save_fig=True,
    resultpath=resultpath
)

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本项目仅用于学习使用！！！

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二、思路

（一）数据获取

• 使用API接口获取弹幕数据。

• 获取数据格式为XML格式。

（二）数据分析

1. 视频播放中弹幕发出时间和数量

1. 提取获得的XML文件中的节点，得到评论发出时的视频播放时长。
2. 分箱，获得某一时段内的弹幕的数量。
3. 可视化。
4. 对弹幕数量最多的部分进行进一步分析。
   • 视频中的内容的分析
     • 文字解释
   • 该段时间的弹幕内容的分析
     • 关键词提取 (TextRank)

2. 弹幕实际发出的时间

1. 提取获得的XML文件中的节点，得到评论发出时的实际时间。（XML格式提取的格式为时间戳）

2. 根据不同时间节点的弹幕的数量和内容，可结合该时点的新闻或发布的政策等进行分析。

3. 弹幕内容

1. 情感分析
   • 所有弹幕的情感倾向
   • 情感趋势图
2. 关键词提取
3. 词云图

4. 挖掘潜在信息

1. 弹幕与视频内容之间的关联性。
2. 用户在特定事件（如视频中的某个情节）发生时的弹幕行为。
3. 用户之间的互动行为，如回复、@等。