基于深度学习模型的复合文本多分类方法及系统.pdf

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

2025-02-17 约1.53万字 18页立即下载

基于深度学习的文本分类方法-程瑶.pdf ThenameoftheDepartment BeijingForestStudio 部门名称北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心 基于深度学习的文本分类方法 硕士研究生程瑶 2022年3月6日内容提要 •背景简介 •基本概念 •算法原理 –TextING-INductivewordrepresentationsviaGraphneuralnetworks –ACT-AttentiveConvolutionalTransformer •应用总结 •参考文献 2 内容提要 •预期收获 –1.了解文本分类的基本概念 –2.了解文本分类方法及其发展历史 –3.理解TextING和Attenti

2025-04-16 约1.16万字 36页立即下载

基于深度学习的文本分类展示方法、装置、设备和介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564581 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210163711.5 (22)申请日 2022.02.22 (71)申请人北京信息科技大学地址 10008

2023-05-06 约2.27万字 19页立即下载

基于深度学习的文本情感分类方法探索与实践.docx 深度洞察：基于深度学习的文本情感分类方法探索与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化信息爆炸的时代，互联网上涌现出海量的文本数据，涵盖了人们生活的方方面面。从社交媒体上的日常交流、电商平台的商品评价，到新闻媒体的报道、论坛社区的讨论等，这些文本中蕴含着丰富的情感信息，反映了人们的态度、观点和情绪。文本情感分类作为自然语言处理领域的一项关键任务，旨在自动判断文本所表达的情感倾向，将其分为积极、消极或中性等类别，在众多领域都展现出了不可或缺的重要性和广泛的应用价值。在舆情分析领域，随着社交媒体和网络平台的迅速发展，公众的意见和情绪能够快速传播并形成舆论态势。政府部门、企业以及各类

2025-06-11 约3.89万字 32页立即下载

基于对抗学习的文本分类模型训练和文本分类方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966112 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110322493.0 (22)申请日 2021.03.25 (71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司

2023-06-10 约2.27万字 19页立即下载

基于深度学习YOLO模型的宠物分类方法设计.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2 2相关技术与工具介绍2 2.1YOLO模型概述2 2.2分类相关技术3 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5 3方法设计与实现6 3.1数据集收集与预处理6 3.1.1数据集的获取6 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9 3.3模型的编译与训练12 3.4模型的评估与优化13 3.4.1模型的评估13 3.4.

2025-02-17 约1.51万字 20页立即下载

基于深度学习LSTM模型的花卉分类方法设计与实现.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 2.1分类识别技术2 2.2LSTM模型概述3 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5 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7 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 3.4.1模型的评估13 3.4

2025-02-20 约1.69万字 19页立即下载

基于深度学习R-CNN模型的宠物分类方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景和意义1 1.2项目的目的和目标1 2相关技术与工具介绍2 2.1数据采集技术2 2.2R-CNN模型概述2 2.3目标检测技术介绍3 2.4GUI框架4 2.5开发环境与工具4 3方法设计与实现5 3.1数据集收集与预处理5 3.1.1数据集的获取5 3.1.2数据集预处理7 3.2深度学习模型选择与设计8 3.3模型的编译与训练10 3.4模型的评估与优化11 3.4.1模型的评估11 3.4.2模型的优化12 3.5前端设计与实现13 3.5.1系统前端设计13 3.5.2设计效果展示及分析14 4小结16 参考资料17 I 湖

2025-02-18 约1.45万字 18页立即下载

基于深度学习LSTM模型的图书分类方法设计与实现.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 2.1LSTM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简介5 3方法设计与实现6 3.1数据集收集与预处理6 3.1.1数据集的获取6 3.1.2数据集预处理7 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9 3.3模型的编译与训练11 3.4模型的评估与优化12 3.5前端设计与实现13 3.

2025-02-20 约1.39万字 17页立即下载

基于深度学习TextCNN模型的新闻分类方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景和意义1 1.2项目的目的和目标2 2相关技术与工具介绍3 2.1深度学习模型概述3 2.1.1深度学习历史与发展3 2.1.2深度学习在自然语言处理中的应用4 2.2文本预处理技术介绍5 2.2.1文本预处理的重要性5 2.2.2常用的文本预处理技术6 2.3开发环境与工具7 2.3.1Python简介7 2.3.2PyCharm开发工具的简介7 2.3.3第三方库简介8 2.3.4Pytorch深度学习框架简介9 3方法设计与实现9 3.1数据集收集与预处理9 3.1.1数据集的获取9 3.1.2数据集预处理10 3.2深度学习模

2025-02-21 约1.94万字 22页立即下载

基于深度学习YOLOv5模型的花卉分类方法设计与实现.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景和意义1 1.2项目的目的和目标1 1.2.1项目目的1 1.2.2项目目标2 2相关技术与工具介绍2 2.1数据标注（LabelImg）介绍2 2.2YOLOv5模型简介3 2.3PYQT5简介4 2.4开发环境与工具4 2.4.1Python简介4 2.4.2PyCharm开发工具的简介4 2.4.3PyTorch框架简介5 2.4.4第三方库简介5 3方法设计与实现6 3.1数据集收集与预处理6 3.1.1数据集的获取6 3.1.2数据集预处理7 3.2深度学习模型选择与设计9 3.2.1深度学习模型的选择9 3.2.2模型的设

2025-02-21 约1.66万字 25页立即下载

基于多深度学习模型融合的皮肤病分类方法研究.docx PAGE1 PAGE26 题目基于多深度学习模型融合的皮肤病分类方法研究摘要 PAGEI 摘要生物医学影像可以帮助医生诊断与治疗疾病的，分析和挖掘医学影像中有价值的信息成为未来医疗技术发展的重要方向。当前，机器学习方法被广泛应用于医学图像分析以辅助医生诊断病情，如深度学习应用于皮肤病的检测分类。深度学习可以通多对种类繁多的皮肤病理图片进行特征识别，从而实现自动分类，提高皮肤病分类的速度与准确率。在众多皮肤病种类中，基底细胞癌与脂溢性角化两者在临床表现上较为相似，基底细胞癌

2024-12-10 约2.58万字 36页立即下载

基于深度学习LeNet模型的图书分类方法设计与实现.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1 2.1数据采集1 2.2LeNet模型概述2 2.3自然语言处理介绍3 2.4FlaskWeb框架技术4 2.5开发环境与工具4 2.5.1Python简介4 2.5.2PyCharm简介5 2.5.3第三方库简介6 2.5.4PyTorch简介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10 3.2.1深度学习模型选择10 3.2.2模型设计11 3.3模型的编译与训练13 3.4模型的评估与优化14

2025-02-16 约1.69万字 20页立即下载

基于深度学习的中文文本分类综述.pptx 基于深度学习的中文文本分类综述;目录;深度学习基础;深度学习概念;神经网络结构;学习算法原理;中文文本分类概述;分类任务定义;应用场景分析;分类技术演变;深度学习模型;卷积神经网络(CNN);循环神经网络(RNN);变体模型介绍;中文预处理技术;分词方法;词嵌入表示;特征提取技巧;分类模型训练与评估;训练数据集构建;模型训练过程;评估指标与方法;评估指标与方法;实际应用案例分析;新闻分类实例;社交媒体情感分析;电商产品评论分类;基于深度学习的中文文本分类综述;内容摘要;内容摘要;中文文本分类的重要性;中文文本分类的重要性;深度学习在中文文本分类中的应用;深度学习在中文文本分类中的应用;研究现状

2025-01-06 约小于1千字 68页立即下载

基于深度学习的文本情感分类.docx 基于深度学习的文本情感分类 基于深度学习的文本情感分类一、深度学习概述 深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，近年来在自然语言处理等众多领域取得了令人瞩目的成果。它源于人工神经网络的研究，通过构建具有多个层次的神经网络模型，让计算机能够自动从大量数据中学习特征表示，从而实现对复杂数据模式的识别和理解。 深度学习模型的核心在于其多层结构，每一层都可以对输入数据进行不同程度的抽象和特征提取。常见的深度学习模型架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。CNN在处理具有网格结构的数据（如图像、文本等）时表现出色，能够通过卷积

2024-12-03 约8.17千字 17页立即下载