# chomework 简介
这是我大一的程序设计课程设计(C语言)的作业,前端采用C语言编写,用到AI模型的后端则使用python的flask框架编写。主要实现了文本分词,标题热度分析以及标题自动生成的功能。
## 使用方法
### 安装
1,首先安装项目需要的环境,推荐使用`python3.9`
2,接着安装必须的python库:
```
pip install -r requirements.txt
```
3,找到`net.py`文件,直接运行它来启动后端服务
4,双击运行`项目(最终稿).exe`,即可运行该项目,目前只支持`Windows`系统
### 使用
如果对于模型不满意,可以运行`train.py`文件,用来训练新的模型。
如果想要验证模型的效果,可以运行`predict.py`文件,用来使用模型来生成标题。
如果想要批量分词,可以参见`test.txt`文件的格式,在文件后面新增标题。
如果想要更换词典,可以参见`out1.txt`的文件格式,自定义字典内容。
## Demo
### 标题生成
![demo1](./demo1.png)
可见模型效果不是很好,有点~~人工智障~~,凑合用吧
### 文本分词
![demo2](./demo2.png)
效果还不错!
## 说明
课设项目,有些小bug很正常,凑合用吧。软件工作路径不能为中文或其他非ASCII文本。
喜欢的话可以点一个star!谢谢你的鼓励
## 致谢
本项目使用的数据集来自今日头条中文新闻数据集,感谢其提供的数据
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于LSTM模型的头条号热词分析.zip
共20个文件
txt:5个
py:4个
png:3个
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2024-05-22
18:09:05
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基于LSTM模型的头条号热词分析(C) LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。
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上海理工大学C语言课程设计作业:基于LSTM模型的头条号热词分析.zip (20个子文件)
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text.txt 24.21MB
train.png 25KB
title.txt 22B
项目(最终稿).exe 39KB
test.pickle 495KB
demo2.png 74KB
LICENSE 18KB
predict.py 771B
项目(最终稿).o 11KB
test.h5 93.89MB
demo1.png 77KB
out1.txt 1.94MB
项目(最终稿).c 20KB
requirements.txt 47B
标题生成.exe 6.2MB
test.txt 55B
标题生成.py 364B
train.py 2KB
net.py 1KB
README.md 1KB
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生瓜蛋子
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