关于python:文本识别分类系统基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

一、介绍

文本分类零碎，应用 Python 作为次要开发语言，通过 TensorFlow 搭建 CNN 卷积神经网络对十余种不同品种的文本数据集进行训练，最初失去一个 h5 格局的本地模型文件，而后采纳 Django 开发网页界面，实现用户在界面中输出一段文字，辨认其所属的文本品种。
在咱们的日常生活和工作中，文本数据无处不在。它们来自各种起源，包含社交媒体、新闻文章、客户反馈、科研论文等。随着大数据和人工智能技术的一直倒退，如何从宏大的文本数据中提取有用的信息，辨认文本的品种，成为了以后数据处理畛域的一个热门课题。咱们很快乐向大家介绍一个全新的文本分类零碎，它将深度学习技术、Python 语言与网页利用开发融为一体，以用户敌对的形式提供准确的文本分类服务。

二、成果展现

三、演示视频 + 代码

视频 + 代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/dm2c902i8cckeayy

四、次要性能

这个零碎的外围是一个基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，通过 TensorFlow 框架搭建而成。咱们晓得，CNN 是一种弱小的模型，最后用于图像识别，但近年来在自然语言解决畛域也展示了惊人的性能。咱们的零碎训练了一个 CNN 模型，通过对十余种不同品种的文本数据集进行学习，最初失去了一个 h5 格局的本地模型文件，它能够精确地辨认输出文本的品种。
咱们抉择 Python 作为次要的开发语言，不仅因为 Python 的简洁、易学和丰盛的开源库，更因为 Python 在数据迷信和机器学习畛域的广泛应用。应用 Python，咱们能更高效地开发和保护零碎，同时也能让更多的开发者参加到咱们的我的项目中来。
为了让用户能更不便地应用咱们的文本分类零碎，咱们利用 Django 开发了一个网页界面。Django 是一款开源的 Web 开发框架，可能帮忙咱们疾速构建高质量的 Web 利用。在咱们的零碎中，用户能够在界面中输出一段文字，零碎会立刻返回该段文字的分类后果。无论你是数据科学家须要解决大量文本数据，还是一位普通用户想要理解你的文本可能属于哪个类别，咱们的零碎都能为你提供方便、快捷的服务。
通过文本分类零碎不仅可能提供准确的分类后果，还具备极高的可扩展性。咱们的零碎设计师心愿这个零碎能适应将来的需要，因而在设计时充分考虑了模块化和组件化。这意味着咱们的零碎能够轻松地增加新的文本品种，或者用新的模型替换现有的模型。这样，无论将来的需要如何变动，咱们的零碎都能轻松应答。
综上所述，这个全新的文本分类零碎是一个将深度学习技术、Python 语言和 Web 利用开发联合在一起的高级工具。它不仅能帮忙咱们解决和了解海量的文本数据，也为咱们关上了新的可能性。如果你有解决文本数据的需要，或者对新的技术感兴趣，欢送来试用咱们的零碎。咱们置信，你会发现它是一个弱小而有用的工具。

五、示例代码

这是一个根本的示例，形容了如何应用 Python 和 TensorFlow 训练一个 CNN 模型进行文本分类，并应用 Django 创立一个网页利用来应用这个模型。

1. 应用 TensorFlow 训练一个 CNN 模型：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense
   from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
   from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
   
   # 假如咱们有一些训练数据
   texts = [...]  # 输出文本数据
   labels = [...]  # 输出文本对应的类别
   
   # 设置词汇表大小和序列长度
   vocab_size = 10000
   sequence_length = 100
   
   # 应用 Tokenizer 进行文本预处理
   tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size)
   tokenizer.fit_on_texts(texts)
   sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
   data = pad_sequences(sequences, maxlen=sequence_length)
   
   # 创立 CNN 模型
   model = Sequential()
   model.add(Embedding(vocab_size, 128, input_length=sequence_length))
   model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))
   model.add(GlobalMaxPooling1D())
   model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 假如咱们有 10 个文本类别
   
   # 编译并训练模型
   model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   model.fit(data, labels, epochs=10, validation_split=0.2)
   
   # 保留模型
   model.save('text_classification_model.h5')
   

2. 应用 Django 创立一个 Web 利用：
   首先，你须要在你的 Django 我的项目中创立一个新的 app。而后，在 views.py 文件中，你能够加载你的模型并创立一个视图来解决用户的输出。

   from django.shortcuts import render
   from tensorflow.keras.models import load_model
   from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
   
   # 加载模型
   model = load_model('text_classification_model.h5')
   
   def classify_text(request):
   if request.method == 'POST':
       text = request.POST['text']
   
       # 对文本进行预处理
       sequences = tokenizer.texts_to_sequences()
       data = pad_sequences(sequences, maxlen=sequence_length)
   
       # 预测文本类别
       prediction = model.predict(data)
       label = prediction.argmax(axis=-1)
   
       return render(request, 'classification_result.html', {'label': label})
   
   return render(request, 'classify_text.html')
   

   在这个视图中，咱们首先查看申请是否是 POST 申请。如果是，咱们从申请中获取用户输出的文本，对其进行预处理，并应用咱们的模型进行预测。最初，咱们返回一个页面，显示预测的文本类别。

而后，你须要在 urls.py 文件中增加一个 URL 模式，以便用户能够拜访这个视图：

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [path('classify-text/', views.classify_text, name='classify_text'),
]