(源码)基于TensorFlow的短文本分类系统.zip

# 基于TensorFlow的短文本分类系统 ## 项目简介 本项目是一个基于TensorFlow的短文本分类系统，使用了字符级CNN和RNN模型对中文短文本进行分类。项目实现了从数据预处理、模型训练、模型评估到模型预测的全流程，并提供了Web API接口以便于集成到其他系统中。 ## 项目的主要特性和功能 - **数据预处理**：包括读取文件数据、构建词汇表、将文本转换为ID序列等步骤。 - **模型训练**：使用字符级CNN模型进行训练，支持命令行调用进行训练和测试。 - **模型评估**：在测试集上进行模型评估，确保模型的准确性和稳定性。 - **模型预测**：提供预测脚本，方便对新文本进行分类预测。 - **模型固化**：支持将训练好的模型固化为独立的pb文件，便于生产环境部署。 - **Web API**：使用Flask框架搭建了一个微型Web API，方便通过HTTP请求进行文本分类。 ## 安装使用步骤 1. **复制项目**： ```bash cd TextClassification ``` 2. **安装依赖**： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. **数据预处理**： - 将数据集放置在指定目录。 - 运行预处理脚本： ```bash python data_load/load.py ``` 4. **模型训练**： ```bash python run_cnn.py train ``` 5. **模型测试**： ```bash python run_cnn.py test ``` 6. **模型预测**： ```bash python predict.py --text "你的短文本内容" ``` 7. **模型固化**： ```bash python frozen.py ``` 8. **启动Web API**： ```bash python web_test.py ``` 访问 `http://localhost:5000` 进行文本分类。 ## 注意事项 - 确保数据集格式正确，并按照项目要求进行预处理。 - 在运行训练和测试脚本之前，确保已经安装了所有必要的依赖库。 - 在使用Web API时，确保服务器已经正确配置并运行。 ## 版权声明 本项目采用MIT开源协议，可以在遵循协议的前提下自由使用、修改和分发本项目代码。如需了解更多细节，请查阅LICENSE文件。