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文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言首先收集了10种中文文本数据集“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 远程安装
地址https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/dm2c902i8cckeayy
四、卷积神经网络算法介绍
卷积神经网络Convolutional Neural Networks, CNNs在图像识别中显示了许多独特的特点。它们特别适合处理具有网格结构的数据比如图像。以下是它们的主要特点 局部感知卷积层通过局部感受野捕捉图像的局部特征这使得CNN能够识别局部图像结构如边缘和颜色。 参数共享在卷积层中同一个卷积核在输入图像的不同位置使用相同的权重这大大减少了模型的参数数量也使得模型更加高效。 空间不变性由于卷积操作的性质CNN能够学习到图像中的特征无论这些特征在图像中的哪个位置出现都能被识别出来。 层次化特征学习CNN通过多层结构逐步提取从简单到复杂的特征较低层可能识别简单形状而较高层则能识别更复杂的模式。 自动特征工程传统的机器学习需要手动提取特征而CNN能够自动从数据中学习特征减少了预处理的工作量。 多任务学习CNN可以被训练来执行多种任务如分类、检测和分割这使得它们非常灵活。
下面是一个简单的CNN代码示例使用Python和Keras库
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Densemodel Sequential()
# 第一层卷积32个3x3的卷积核激活函数为ReLU
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activationrelu, input_shape(64, 64, 3)))
# 池化层减少参数提高特征图的抽象程度
model.add(MaxPooling2D(pool_size(2, 2)))
# 第二层卷积64个3x3的卷积核
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activationrelu))
model.add(MaxPooling2D(pool_size(2, 2)))
# 展平层将三维输出转换为一维
model.add(Flatten())
# 全连接层输出类别数
model.add(Dense(10, activationsoftmax))model.compile(optimizeradam, losscategorical_crossentropy, metrics[accuracy])这段代码定义了一个简单的CNN模型适用于图像分类任务。模型包含两层卷积和池化层以及一个全连接层用于最终的分类。
