【新闻文本分类识别系统】计算机毕设案例+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+Django网页界面+模型训练

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。

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随着信息技术的迅猛发展，文本数据的生成和传播呈现出指数级增长。这使得从海量文本中提取有价值信息的需求愈发迫切。文本分类作为自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动识别和分类文本内容，使得用户能够快速获取所需信息并提高信息检索的效率。本项目旨在开发一个中文文本分类识别系统，通过构建高效的模型来实现对不同类别文本的准确识别。

本系统使用Python作为主要开发语言，依托于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法模型进行文本分类。我们首先收集了10种不同类型的中文文本数据集，包括体育、财经、房产、家居、教育、科技、时尚、时政、游戏和娱乐等类别。这些数据集为模型的训练提供了丰富的样本，并覆盖了多样化的主题。

在模型训练过程中，经过多轮的迭代，调整超参数与网络结构，最终得到了一个具有较高识别精度的模型。该模型以h5格式保存，便于后续的调用与部署。此外，为了提升用户体验，我们还使用Django框架开发了Web操作界面，使用户能够方便地上传文本，并实时获得其所属类别的识别结果。

本项目不仅展示了深度学习在文本分类领域的应用潜力，还为未来的智能信息处理和检索系统奠定了基础。通过持续优化模型和扩展数据集，我们希望能够进一步提升分类准确率，以满足更广泛的实际需求。

二、系统效果图片展示