基于深度学习LSTM模型的文本主题分类方法设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1TextLSTM模型概述2

2.2自然语言处理介绍2

2.3Flask框架技术3

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm简介4

2.4.3第三方库简介5

2.4.4Pytorch框架6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计9

3.2.1深度学习模型选择9

3.2.2模型设计10

3.3模型的编译与训练12

3.4模型的评估与优化13

3.5前端设计与实现14

3.5.1系统前端设计14

3.5.2设计效果展示及分析14

4小结15

参考资料17

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LSTM模型的文本主题分类方法设计

1引言

1.1项目背景

随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，越来越多的文本数据被产生和

共享。人工处理这些海量文本数据是不可行的，因此需要自动化的方法来对文

本进行分类和归类。文本主题分类技术的发展可以帮助我们更好地理解和处理

大量的文本信息。近年来，深度学习和自然语言处理的快速发展为文本主题分

类带来了新的机遇和挑战。通过深度学习模型，可以自动地从文本中提取丰富

的特征并进行分类，大大提高了分类的准确性和效率。文本主题分类是自然语

言处理领域的一个重要任务，主要目的是将给定的文本按照其所属的主题或类

别进行分类。这项任务有广泛的应用，如新闻分类、垃圾邮件过滤、社交媒体

情感分析等。

文本主题分类项目的背景是为了开发出更加高效准确的分类模型，能够应

对不同领域、不同语种的文本数据，并能够适应不断变化的语境和主题。这样

的模型可以应用于各种实际场景，如文本推荐系统、舆情分析、智能有哪些信誉好的足球投注网站等，

为用户提供更好的信息服务和决策支持。通过不断优化和改进文本主题分类算

法，我们可以更好地利用文本数据，提高信息处理的效率和质量。

1.2项目目标

基于深度学习LSTM模型的文本主题分类项目是开发出高效准确的文本分

类模型，以实现以下几个方面的目标。

开发出能够准确判断文本所属主题或类别的模型。通过分析文本的语义和

上下文信息，模型应能够正确地分类各种类型的文本，包括新闻、评论、社交

媒体帖子等。

模型应能够处理不同领域、不同语种和不同文本类型的数据。文本主题分

类模型应具备一定的泛化能力，能够适应不同的语境和主题，从而适用于多种

实际应用场景。

模型应具备高效处理大规模文本数据的能力，以满足实时和批量处理的需

求。在实际应用中，对于大量文本数据的分类任务，模型应能够快速准确地完

成分类，提高信息处理的效率。

1

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综上所述，文本主题分类项目的目标是开发出准确、多样、高效的文本分

类模型，以应对不同领域和语境下的文本分类需求，并提供更好的信息服务和

决策支持。

2相关技术与工具介绍

2.1TextLSTM模型概述

Te