基於Python的文本分類系統設計與實現 課程論文+項目源碼

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目錄

1. 背景 2
2. 小組人員分工 2
3. 文本分類定義 3
4. 模型算法 4
   4.1 CNN 4
   4.2 LSTM 7
5. 實驗分析 9
   5.1 數據集介紹 10
   5.2 基准系統介紹 10
   5.3 實驗結果 10
   5.3.1 CNN 10
   5.3.2 LSTM 12
   5.3.3 樸素貝葉斯 14
6. 部署與使用 15
   6.1 環境要求 15
   6.2 安裝與部署 16
   6.3 使用介紹 16
7. 總結 17
   參考文獻 17
   1.背景
   隨著互聯網的發展，網絡中的數據和信息呈現指數級爆炸式增長。由於網絡上電子文檔越來越多， 如何對這些信息和數據進行自動有效地組織和管理是一個巨大的挑戰，基於內容的信息檢索和文本數 據挖掘漸漸成為了研究人員關注的領域。其中，文本分類技術近年來得到了廣泛的關注和研究。文本分類是自然語言處理任務中的一項基礎性工作，主要任務是在預先給定的類別標記 (label) 集合下，根據文本內容判定它的類別，目的是對文本資源進行整理和歸類，同時文本分類也是解決文本信息過載問題的關鍵環節。隨著技術的發展，文本分類已經在各個領域中落地和應用，比如：郵件分類、網頁分類、文本索引、自動文摘、信息檢索、信息推送、數字圖書館以及學習系統等。
   本文實現了一個文本分類系統，通過深度學習，樸素貝葉斯、支持向量機等模型實現文本分類，實驗表明基於深度學習的方法得到的效果最好。最後，通過 Web 的形式進行展示。
   本文的組織結構如下：
   1.第 1 章介紹了本項目的背景；
   2.第 2 章介紹了小組成員信息以及人員分工；
   3.第 3 章介紹了文本分類的任務定義；
   4.第 4 章介紹了文本分類系統的系統架構，系統中相關模型、算法的設計與實現；
   5.第 5 章介紹了模型的實驗，包括數據集、基准系統的介紹，並對實驗的結果進行比較和分析；
   6.第 6 章介紹了文本分類系統的環境要求、系統部署以及使用的方法；
   7.第 7 章進行概括性的總結；
   2.小組人員分工
   本次項目的小組人員分工如表1所示。項目的任務分配和管理主要由組長同學負責，各位組員都負責了文本分類模型的搭建以及評估，包括 CNN 模型，LSTM 模型，樸素貝葉斯等，具體的內容見表1，同學負責了本系統中的 Web 的搭建以及前端展示的設計，並且，文檔各個部分由各位同學撰寫，最終由同學進行整合。
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
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