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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 微调与 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)