弹幕情感分析系统是一种 利用自然语言处理技术对弹幕文本进行情感分析和分类的系统。其主要目的是评估视频的受欢迎程度、挖掘优质内容和用户喜好，同时识别和排查恶意评论，从而保证平台的健康运营。具体功能包括：

情感分类：

将弹幕分为积极、消极和中性三类。

情感占比分析：

通过统计各类情感弹幕的数量，生成情感占比图，帮助用户了解对视频内容的情感态度。

用户活跃度分析：

根据用户的弹幕发送量进行统计，生成用户弹幕数量分布图，了解不同用户在弹幕互动中的活跃度和参与度。

恶意评论识别：

对恶意评论进行识别和排查，维护平台秩序。

多维度情感计算：

结合弹幕属性维度信息，设计自定义语义规则的多维度情感计算方法，提高情感分析的准确性。

常见的情感分析方法包括基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。一些系统通过Python等编程语言实现，利用爬虫获取弹幕数据，并利用特定的情感分析库（如SnowNLP）进行情感得分计算和情绪分类。

综上所述，弹幕情感分析系统通过自然语言处理技术，对弹幕内容进行情感分析和分类，为视频平台提供有价值的用户行为分析和内容质量评估工具。