Bilibili Danmaku

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name: bilibili-danmaku description: Fetch and analyze Bilibili video danmaku (bullet comments) from a Bilibili video URL/BVID, then output keyword frequency, SVG word cloud, sentiment distribution, and a public-opinion report. Use when the user asks to analyze B站弹幕, generate 词云图, run 情感分析, or produce 舆情分析 for one or more Bilibili videos.

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Bilibili Danmaku

Quick Start

0) 安装依赖（首次必做）：

bash {baseDir}/scripts/ensure_env.sh

1) 抓取弹幕：

python3 {baseDir}/scripts/fetch_danmaku.py --url "" --outdir "{baseDir}/output"

2) 运行分析（jieba + 清洗 + SnowNLP + 高密度词云PNG）：

bash {baseDir}/scripts/analyze.sh "" "" "{baseDir}/output" ""

3) 可选：增加自定义清洗词

--stopwords-file：传入自定义停用词文件（可重复）

--extra-stopwords：临时追加停用词（逗号分隔）

示例：

- "{baseDir}/.venv/bin/python" {baseDir}/scripts/analyze_danmaku.py --csv "" --meta "" --outdir "{baseDir}/output" --name task_clean --extra-stopwords "妈妈,亲戚,这边"

Workflow

1. 获取输入

输入支持：

- B站视频 URL（推荐） - --bvid + --page（分P视频） - --cid（高级模式，直接指定分P）

2. 抓取弹幕

用 fetch_danmaku.py 自动完成：

- bvid -> cid 解析 - 下载 comment.bilibili.com/{cid}.xml - 导出：*_danmaku.csv / *_danmaku.json / *_corpus.txt / *_meta.json

3. 分析与产出

用 analyze_danmaku.py 对 CSV 弹幕文本执行：

- jieba 分词关键词统计（JSON） - 数据清洗（停用词、噪声词、超高文档频率短词剔除） - SnowNLP 情感分布统计（JSON） - 高密度词云图（PNG） - 舆情报告（Markdown）

Output Files

默认输出目录：{baseDir}/output

主要产物：

*_top_words.json

*_sentiment.json

*_wordcloud.png

*_report.md

Recommended Usage Notes

先抓“单视频单P”验证链路，再做批量任务。

SnowNLP 情感分析适合快速运营判断；高风险场景仍需人工复核。

若用户要“更稳健结论”，优先扩大样本（多P/多视频）再汇总。

Resources

scripts/ensure_env.sh：安装依赖（jieba/snownlp/wordcloud）

requirements.txt：Python依赖清单

scripts/fetch_danmaku.py：抓取与导出弹幕

scripts/analyze_danmaku.py：jieba词频、清洗、SnowNLP情感、舆情报告

scripts/fetch.sh / scripts/analyze.sh：便捷命令封装

references/stopwords.default.txt：默认干扰词词表

references/methodology.md：方法与局限说明

0) 安装依赖（首次必做）：

bash {baseDir}/scripts/ensure_env.sh

1) 抓取弹幕：

python3 {baseDir}/scripts/fetch_danmaku.py --url "" --outdir "{baseDir}/output"

2) 运行分析（jieba + 清洗 + SnowNLP + 高密度词云PNG）：

bash {baseDir}/scripts/analyze.sh "" "" "{baseDir}/output" ""

3) 可选：增加自定义清洗词

--stopwords-file：传入自定义停用词文件（可重复）

--extra-stopwords：临时追加停用词（逗号分隔）

示例：

- "{baseDir}/.venv/bin/python" {baseDir}/scripts/analyze_danmaku.py --csv "" --meta "" --outdir "{baseDir}/output" --name task_clean --extra-stopwords "妈妈,亲戚,这边"