业务和功能介绍
在数字经济时代，中文互联网平台每日产生超过10亿条用户生成内容（UGC），包括：
电商平台商品评价（京东/淘宝）
社交媒体舆情（微博/抖音）
客户服务对话记录
新闻评论区互动
传统情感分析方法面临三大痛点：
中文语义复杂性：一词多义（"这个操作很6"）、网络新词（"yyds"）、方言混杂
长文本依赖：用户评价常含转折句式（"虽然包装一般，但效果惊艳"）
领域适应性差：不同行业的情感表达差异显著（餐饮vs电子产品）
本项目创新性地将BERT预训练模型与LSTM神经网络结合，在公开数据集ChnSentiCorp上的准确率达到92.7%，相比传统LSTM模型提升11.3个百分点。
1. 多场景情感识别
功能模块 支持类型 应用场景
二分类模式 正向/负向 商品评价快速分级
细粒度分析 1-5星评级 客户满意度调查
情感强度分析 置信度(0-1) 舆情危机预警
2. 特色功能
上下文感知：识别"这个手机续航差，但是拍照绝了"中的矛盾情感
领域自适应：提供金融、医疗、电商等领域的预训练模型
实时分析API：支持每秒200+请求的并发处理
可视化看板：动态生成情感分布热力图与关键词云
电商平台商品评价（京东/淘宝）
社交媒体舆情（微博/抖音）
客户服务对话记录
新闻评论区互动
传统情感分析方法面临三大痛点：
中文语义复杂性：一词多义（"这个操作很6"）、网络新词（"yyds"）、方言混杂
长文本依赖：用户评价常含转折句式（"虽然包装一般，但效果惊艳"）
领域适应性差：不同行业的情感表达差异显著（餐饮vs电子产品）
本项目创新性地将BERT预训练模型与LSTM神经网络结合，在公开数据集ChnSentiCorp上的准确率达到92.7%，相比传统LSTM模型提升11.3个百分点。
1. 多场景情感识别
功能模块 支持类型 应用场景
二分类模式 正向/负向 商品评价快速分级
细粒度分析 1-5星评级 客户满意度调查
情感强度分析 置信度(0-1) 舆情危机预警
2. 特色功能
上下文感知：识别"这个手机续航差，但是拍照绝了"中的矛盾情感
领域自适应：提供金融、医疗、电商等领域的预训练模型
实时分析API：支持每秒200+请求的并发处理
可视化看板：动态生成情感分布热力图与关键词云
项目实现
关键技术实现
1. 数据预处理
# 特殊符号处理
import re
def clean_text(text):
text = re.sub(r'#.*?#', '', text) # 去除话题标签
text = re.sub(r'@\w+\s?', '', text) # 去除@提及
return text
# 数据增强示例（同义词替换）
from synonyms import synonyms
def augment(text):
words = jieba.lcut(text)
for i in range(len(words)):
if random.random() < 0.3:
syns = synonyms.nearby(words[i])[0]
if syns: words[i] = syns[0]
return ''.join(words)
2. 混合模型构建
from transformers import BertModel
import torch.nn as nn
class BERTLSTM(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
self.lstm = nn.LSTM(768, 256, bidirectional=True, batch_first=True)
self.attention = nn.Sequential(
nn.Linear(512,
1. 数据预处理
# 特殊符号处理
import re
def clean_text(text):
text = re.sub(r'#.*?#', '', text) # 去除话题标签
text = re.sub(r'@\w+\s?', '', text) # 去除@提及
return text
# 数据增强示例（同义词替换）
from synonyms import synonyms
def augment(text):
words = jieba.lcut(text)
for i in range(len(words)):
if random.random() < 0.3:
syns = synonyms.nearby(words[i])[0]
if syns: words[i] = syns[0]
return ''.join(words)
2. 混合模型构建
from transformers import BertModel
import torch.nn as nn
class BERTLSTM(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
self.lstm = nn.LSTM(768, 256, bidirectional=True, batch_first=True)
self.attention = nn.Sequential(
nn.Linear(512,
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1 立项背景与目标
随着移动互联网的深入发展和人们生活节奏的加快，线上外卖服务已成为餐饮消费的重要渠道。传统的餐饮行业在数字化转型过程中，常常面临订单管理效率低、配送路径优化不足、多端信息同步延迟以及数据分析能力薄弱等核心痛点。苍穹外卖项目正是在这样的背景下应运而生，旨在通过构建一个一体化智能外卖平台，帮助餐饮商家提升运营效率、优化用户体验，并适应线上线下一体化的新零售趋势。
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2 系统架构与核心模块
苍穹外卖系统采用前后端分离的开发模式，主要分为管理端和用户端两大部分。
2.1 管理端（供餐饮企业内部员工使用）
管理端是餐饮企业内部员工使用的系统，主要功能包括：
功能模块 描述
员工管理 管理员可以在系统后台对员工信息进行管理，包含查询、新增、编辑、禁用等功能
分类管理 主要对当前餐厅经营的菜品分类或套餐分类进行管理维护，包含查询、新增、修改、删除等功能
菜品管理 主要维护各个分类下的菜品信息，包含查询、新增、修改、删除、启售、停售等功能
套餐管理 主要维护当前餐厅中的套餐信息，包含查询、新增、修改、删除、启售、停售等功能
订单管理 主要维护用户在移动端下的订单信息，包含查询、取消、派送、完成，以及订单报表下载等功能
数据统计 主要完成对餐厅的各类数据统计，如营业额、用户数量、订单等
2.2 用户端（供消费者使用）
用户端是以微信小程序形式提供的移动端应用，主要功能包括：
功能模块 描述
微信登录 用户需要通过微信授权后登录使用小程序进行点餐
菜品/套餐浏览 在点餐界面展示出菜品分类/套餐分类，并根据当前选择的分类加载其中的菜品信息，供用户查询选择
购物车管理 用户选中的菜品就会加入用户的购物车，主要包含查询购物车、加入购物车、删除购物车、清空购物车等功能
订单支付 用户选完菜品/套餐后，可以对购物车菜品进行结算支付，这时就需要进行订单的支付
个人信息管理 在个人中心页面中会展示当前用户的基本信息，用户可以管理收货地址，也可以查询历史订单数据
3 业务流程
苍穹外卖的核心业务流程涵盖了从用户下单到订单完成的整个闭环，以下是一些关键的业务流程：
用户下单流程：
用户通过微信小程序浏览菜品/套餐，将选中的商品加入购物车。
用户进入购物车页面，确认订单信息（包括配送地址、备注等）。
用户选择支付方式并完成支付。
系统生成订单，并将订单信息推送给商家。
订单处理流程（商家侧）：
商家在管理端收到新订单通知（可能伴有语音播报）。
商家确认订单详情（包括菜品、数量、配送地址等）。
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