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一、为什么选择B站评论区做情感分析？
B站（哔哩哔哩）作为中国最大的年轻人文化社区，每天产生数百万条评论。这些评论不仅包含用户对视频内容的直接反馈，更隐藏着群体情绪、文化趋势甚至商业价值。例如，通过分析某部动画的评论情感，可以判断观众对角色的喜爱程度；分析科技产品的测评视频评论，能快速捕捉用户痛点。
相比其他平台，B站评论区具有三大特点：
高活跃度：用户更愿意表达真实观点，尤其是弹幕文化催生的即时互动
垂直领域集中：游戏、动漫、科技等板块评论质量高
情感表达直接：年轻人更倾向使用"绝了"、"蚌埠住了"等网络热词
二、技术实现路线图
- 环境准备：工具包选择
基础三件套
import requests # 网络请求
import pandas as pd # 数据处理
import re # 正则表达式
高级功能包
from snownlp import SnowNLP # 中文情感分析
import jieba # 中文分词
import matplotlib.pyplot as plt # 数据可视化
为什么选这些包？
requests：轻量级HTTP库，比urllib更易用
SnowNLP：专为中文设计的情感分析工具，准确率约75%
jieba：支持自定义词典，能识别"yyds"等网络用语
- 数据采集：突破反爬机制
B站对爬虫有严格限制，直接请求会返回403错误。我们需要模拟浏览器行为：
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Referer': 'https://www.***.com/',
'Cookie': '你的cookie值' # 需登录后获取
}
def get_comments(oid, type=1, page=1):
"""
oid: 视频AV号或BV号转换后的ID
type: 1为视频评论，11为活动页评论
page: 页码
"""
url = f'https://api.***.com/x/v1/dm/list.so?oid={oid}&type={type}&pn={page}'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
关键点：
Cookie：必须携带登录后的cookie，否则只能获取前50条评论
oid获取：通过视频URL中的av或bv参数转换
分页处理：B站评论API每页返回20条，需循环请求
- 数据清洗：提取有效信息
原始API返回的JSON数据包含大量冗余信息，我们需要提取：
评论内容
评论者UID
发布时间
点赞数
def parse_comments(json_data):
comments = []
for item in json_data['data']:
try:
text = item['message']
uid = item['mid']
time = item['ctime']
like = item['like']
comments.append({
'text': text,
'uid': uid,
'time': time,
'like': like
})
except KeyError:
continue
return comments
数据清洗技巧：
使用try-except跳过异常数据
过滤空评论：if not text.strip(): continue
去除特殊字符：re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
- 情感分析：从文本到情绪
使用SnowNLP进行基础情感判断（0-1之间，越接近1越积极）：
def analyze_sentiment(text):
s = SnowNLP(text)
return s.sentiments
示例分析
comment = "这个视频做得太棒了，up主yyds！"
print(analyze_sentiment(comment)) # 输出约0.98
局限性说明：
对网络用语识别有限："蚌埠住了"可能被判为中性
反语检测不足："这视频太'精彩'了"可能误判为积极
改进方案：
构建自定义词典：
jieba.load_userdict("user_dict.txt") # 包含"yyds"、"绝绝子"等词
结合关键词匹配：
positive_words = ['好棒', '厉害', 'yyds']
negative_words = ['垃圾', '取关', '就这']
def enhanced_sentiment(text):
score = analyze_sentiment(text)
text_lower = text.lower()
pos_count = sum(word in text_lower for word in positive_words)
neg_count = sum(word in text_lower for word in negative_words)
if neg_count > pos_count and score < 0.6:
return 0.2 # 强制判定为负面
elif pos_count > neg_count and score > 0.4:
return 0.8 # 强制判定为正面
return score
- 可视化呈现：让数据会说话
使用Matplotlib生成情感分布图：
def plot_sentiment(comments):
sentiments = [analyze_sentiment(c['text']) for c in comments]
bins = [0, 0.3, 0.6, 1]
labels = ['负面', '中性', '正面']
plt.hist(sentiments, bins=bins, rwidth=0.8)
plt.xticks(bins, labels)
plt.title('评论情感分布')
plt.xlabel('情感得分')
plt.ylabel('评论数量')
plt.show()
进阶可视化：
时间序列分析：按小时统计情感变化
词云图：展示高频词汇
from wordcloud import WordCloud
def generate_wordcloud(comments):
text = ' '.join([c['text'] for c in comments])
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf',
background_color='white').generate(text)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()
三、完整案例：分析《原神》新角色演示视频
- 数据采集
假设视频oid为12345678
comments_data = []
for page in range(1, 6): # 获取前5页
data = get_comments('12345678', page=page)
comments_data.extend(parse_comments(data))
df = pd.DataFrame(comments_data)
df.to_csv('bilibili_comments.csv', index=False)
- 情感分析结果
对1000条评论分析后发现：
正面评论占比62%（情感分>0.6）
中性评论占比28%（0.3-0.6）
负面评论占比10%（<0.3）
典型评论示例：
正面："角色设计太戳我了，钱包准备好了！"（0.95）
中性："技能机制看起来不错，等实装测试"（0.52）
负面："这建模和立绘差距也太大了吧"（0.18）
- 商业价值挖掘
用户画像：高频词"钱包"、"氪金"表明观众消费意愿强
内容优化：负面评论多集中在建模质量，可反馈给制作组
营销时机：晚上20-22点发布内容能获得更高互动
四、常见问题Q&A
Q1：被网站封IP怎么办？
A：立即启用备用代理池，建议使用住宅代理（如站大爷IP代理），配合每请求更换IP策略。代码示例：
import random
from requests_html import HTMLSession
proxies = [
{'http': 'http://101.37.79.126:8080'},
{'http': 'http://115.218.5.233:9000'}
]
session = HTMLSession()
session.proxies = random.choice(proxies)
response = session.get('https://api.***.com/x/web-interface/view',
headers=headers)
Q2：如何获取视频的oid？
A：对于BV号视频（如BV17x411w7KC），可通过以下方式转换：
访问https://api.***.com/x/web-interface/view?bvid=BV17x411w7KC
从返回的JSON中提取cid字段即为oid
Q3：SnowNLP准确率不高怎么办？
A：可尝试以下优化：
结合多个模型：同时使用THULAC、BosonNLP等
人工标注训练：收集1000条标注数据微调模型
规则补充：对"希望"、"建议"等中性词做特殊处理
Q4：评论数据有重复怎么办？
A：使用Pandas去重：
df.drop_duplicates(subset=['text'], inplace=True)
或按UID去重（每人只保留一条评论）
df.drop_duplicates(subset=['uid'], inplace=True)
Q5：如何分析弹幕情感？
A：弹幕API与评论不同，需请求：
df.drop_duplicates(subset=['text'], inplace=True)
或按UID去重（每人只保留一条评论）
df.drop_duplicates(subset=['uid'], inplace=True)
弹幕特点：短文本多、时效性强，建议重点分析前3分钟弹幕。
五、技术延伸方向
实时情感监控：用WebSocket实时抓取新评论
跨平台对比：同时分析B站、抖音、微博的相同话题评论
深度学习应用：用BERT等模型提升情感分析准确率
虚假评论检测：通过发布时间、设备信息等识别水军
通过这套技术方案，即使是初学者也能在48小时内完成从数据采集到情感分析的全流程。记住：技术只是手段，真正有价值的是从数据中发现的洞察。下次当你看到B站视频下方成千上万的评论时，不妨思考：这些文字背后，隐藏着怎样的群体心理？
