弹幕(Danmu)作为一个新兴的交流载体,已经被越来越多的年轻人所接受。人们通过弹幕这个全新的交流媒介,分享自己的想法、观点。用户在观看视频时,可以随时发出弹幕,从而与其他用户产生文字上的互动。在用户发出的弹幕中,往往包含着与视频弹幕当前片段的情感相吻合的文字。本文实现的是基于人物角色的视频弹幕的多维度分析系统。该系统基于Web开发,嵌入一个全新的人物情感主题分析模型,该主题模型基于传统的LDA(Latent Dirichlet Allocation Topic Model)主题模型,对其模型加以改进。可以挖掘关于不同人物角色、不同情感极性下的弹幕的主题词。视频弹幕多维度分析系统可以帮助研究人员,更加方便、快捷的分析观众的情感倾向,挖掘出弹幕的主题词。与此同时,该系统还嵌入了爬虫模块,可以构建弹幕语料库。本文首先介绍了课题的研究背景和意义,然后介绍了相关技术研究。接下来,对基于人物角色的视频弹幕多维度分析系统进行详细的需求分析。在需求分析的基础上,设计并实现了人物角色情感主题模型,该模型可以从人物角色、情感两个维度挖掘细粒度主题信息。接下来,对多维度分析系统进行概要设计,定义了系统运行环境和系统架构、系统接口和各功能模块。在此基础上,设计并实现了弹幕数据采集模块、弹幕数据解析模块、人物角色情感主题模块、页面模块、数据库构建模块。之后,对各功能模块进行测试,以确保系统能正常运行。论文最后对视频弹幕多维度分析系统加以总结,并对下一步工作进行了展望。