PythonAI算法
B 站弹幕分析工具：自动抓取、词云与情感分析
本项目是一个基于 Python 的 B 站弹幕分析工具，支持自动抓取视频弹幕、清洗分词、生成词云及情感分析报告。核心功能包括解析 BVID 获取 CID、导出结构化数据、利用 jieba 和 SnowNLP 进行文本处理与情绪打分。适用于内容运营复盘、新媒体舆情监测及创作者粉丝反馈分析。通过停用词过滤和噪声词清洗保证词云质量，输出正负向占比及代表性样本，帮助团队快速形成可汇报的数据材料。
本项目是一个基于 Python 的 B 站弹幕分析工具，支持自动抓取视频弹幕、清洗分词、生成词云及情感分析报告。核心功能包括解析 BVID 获取 CID、导出结构化数据、利用 jieba 和 SnowNLP 进行文本处理与情绪打分。适用于内容运营复盘、新媒体舆情监测及创作者粉丝反馈分析。通过停用词过滤和噪声词清洗保证词云质量，输出正负向占比及代表性样本，帮助团队快速形成可汇报的数据材料。
本项目是一个基于 Python 的 B 站弹幕分析工具，支持自动抓取视频弹幕、清洗分词、生成词云及情感分析报告。
日常做视频复盘时，常见痛点是：
该项目把整条链路打通了：
抓取 → 清洗 → 关键词 → 词云 → 情感 → 报告
BVID -> CID，抓取弹幕 XMLjieba 分词 + 干扰词清洗SnowNLP 情感分析（正/中/负分布）wordcloud 生成高密度中文词云 PNGbilibili-danmaku/
├── SKILL.md
├── README.md
├── README.en.md
├── requirements.txt
├── scripts/
│ ├── ensure_env.sh
│ ├── fetch_danmaku.py
│ ├── fetch.sh
│ ├── analyze_danmaku.py
│ └── analyze.sh
├── references/
│ ├── methodology.md
│ └── stopwords.default.txt
└── output/
cd bilibili-danmaku
bash scripts/ensure_env.sh
python3 scripts/fetch_danmaku.py \
--url "https://www.bilibili.com/video/BV17JfuBqEqg" \
--outdir "./output"
支持短链：
python3 scripts/fetch_danmaku.py --url "https://b23.tv/gO0nMGs" --outdir "./output"
bash scripts/analyze.sh "./output/<xxx>_danmaku.csv" "./output/<xxx>_meta.json" "./output" "task_name"
输出文件：
task_name_top_words.jsontask_name_sentiment.jsontask_name_wordcloud.pngtask_name_report.md在分词后做了数据清洗，重点是四件事：
哈哈哈 / 233 / 666 / 纯符号还可以临时追加干扰词：
./.venv/bin/python scripts/analyze_danmaku.py \
--csv "./output/<xxx>_danmaku.csv" \
--meta "./output/<xxx>_meta.json" \
--outdir "./output" \
--name "task_clean" \
--extra-stopwords "妈妈，亲戚，那边，这边"
使用 SnowNLP，每条弹幕都会得到一个 0~1 的情绪分：
>= 0.60：positive<= 0.40：negative最后汇总成：
这对'选题复盘'和'评论区风向判断'很实用。
如果用于日常工作流，建议：
stopwords 词表（按垂类持续迭代）GitHub：https://github.com/Smartloe/bilibili-danmaku
欢迎提 issue / PR，一起把它打磨成更顺手的中文内容分析工具。
请遵守 B 站平台规则与相关法律法规。本项目仅用于公开数据分析与研究，不用于违规抓取和滥用。
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