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 tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Densefrom tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom 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 = 10000sequence_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 renderfrom tensorflow.keras.models import load_modelfrom 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([text])    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 pathfrom . import viewsurlpatterns = [    path('classify-text/', views.classify_text, name='classify_text'),]