一、介绍
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:
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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, Dense
model = 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), activation='relu', 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), activation='relu'))
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, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_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。