基于Python+Flask+CNN+Bi-LSTM等方法实现商品短文本分类任务源码+部署文档+全部数据资料 高分项目

# Short-Text-classification 第十届大学生服务外包大赛（一等奖解决方案）--A01商品短文本分类。采用基于Keras的Word2vec、CNN、Bi-LSTM、Attention、Adversarial等方法实现商品短文本分类任务。基于Flask框架开发模型的可视化交互软件，支持单条文本以及批量文本的分类处理。 ## 1.experiment result 模型在50w数据集上的表现(训练集:测试集=40w:10w) | Model | Accurancy | | ---- | ---- | | TextCNN | 0.8820 | | BiLSTM | 0.8990 | | BiLSTM-Attention| 0.9056 | | Adv-BiLSTM-Attention | 0.9156 | | TextCNN(word) +BiLSTM-Attention(word) +BiLSTM-Attention(char) +Adv-BiLSTM-Attention(word)+Adv-BiLSTM-Attention(char) [加权融合]| 0.9201| ## 2.Requirement > Keras==2.0.5+ Python3.6+ >pandas==0.20.3 Flask==0.12.2 xlrd==1.1.0 jieba==0.39 tensorflow==1.4.0 h5py==2.7.0 Keras==2.0.5 numpy==1.14.2 ## 3.dataset & pretrained model [public training dataset 50w](https://pan.baidu.com/s/1aSy3fxFNvsorfdq2LuK4pA)(提取码：ac2c)<br> [Attention-wight-norm-WithPositionEmbedding(0.9088).h5](https://pan.baidu.com/s/1vharQoMO2j_6iL0SYcsfLQ)(提取码：tf4a)<br> [GRUAttention(0.9175799998474121).h5](https://pan.baidu.com/s/1O-VCIsoPzbvol58ngVV43A)(提取码：epnq)<br> [TextBiLSTM-weightnorm(0.9156999999237061).h5](https://pan.baidu.com/s/1Ub-lcLeAb_EOEqVwStNNVw)(提取码：1u3b)<br> [word embedding matrix and the sentence length info of dataset](https://pan.baidu.com/s/1QN0e_LsjEvDU2FJ5QeLrow)(提取码：ki3e)<br> ## 4.installation steps of demo >1、git clone https://github.com/SaulZhang/Short-Text-classification.git <br> >2、python webGUI.py <br> >3、在浏览器的地址栏中输入：http://127.0.0.1:8000/ ## 5.交互软件使用说明 ### 5.1软件名称 商品文本分类(Commodity Text Classfication) ### 5.2软件功能 #### 5.2.1单条分类 在单条数据分类对应的文本输入框内输入商品名称，然后点击“单个数据分类”按钮，等待模型识别，识别结束后将跳转界面，输出分类结果。若要进行下一次分类，请点击“返回”按钮，重复执行上述操作。 #### 5.2.1批量分类 批量分类时，需要选择待识别的文件(该软件仅支持'.txt','.tsv'两种格式的文件，若选择其他格式的文件，软件将给出错误提示)，合法的文件格式为，第一行单独一行为"ITEM_NAME"表示标题(不包含其他分隔符，若文件的内容格式不正确，软件将会给出错误提示，具体内容格式如下图所示)，随后的每一行表示一件商品的名称。待选择正确格式内容的文件之后，点击"批量数据分类"按钮，等待模型识别，识别结束后将跳转界面，输出文件中前200条数据的分类结果。最终识别结果的文件将保存在工程文件夹中的'./result/'文件夹下面。 ### 5.3支持浏览器 Microsoft Edge 41.16299.967.0+、Firefox66.0.1+、Chrome72.0.3626.96+ ## 6.Contributor [@Saul Zhang](https://github.com/SaulZhang)、[@Caiyuan-Zheng](https://github.com/Caiyuan-Zheng)、[@searcher408](https://github.com/Searcher408)、[@jvyvkai](https://github.com/jvyvkai)、[@Chinazzh8796](https://github.com/Chinazzh8796)