Advertisement

基于Python Django的词性标注模型网站项目实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用Python Django框架开发了一个词性标注模型的网站，实现了中文文本的自动词性标注功能，并提供了用户友好的界面进行交互。 本资源为本人文章《Python Django 搭建自动词性标注网站（基于 Keras 框架和维基百科中文预训练词向量 Word2vec 模型，分别实现由 GRU、LSTM、RNN 神经网络组成的词性标注模型）》的项目实现资源。下载后通过终端输入 `python manage.py runserver` 命令即可启动项目并进入网页。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python Django的词性标注模型网站项目实现
    优质
    本项目采用Python Django框架开发了一个词性标注模型的网站，实现了中文文本的自动词性标注功能，并提供了用户友好的界面进行交互。 本资源为本人文章《Python Django 搭建自动词性标注网站（基于 Keras 框架和维基百科中文预训练词向量 Word2vec 模型，分别实现由 GRU、LSTM、RNN 神经网络组成的词性标注模型）》的项目实现资源。下载后通过终端输入 `python manage.py runserver` 命令即可启动项目并进入网页。
     
  • 基于Spacy的词性标注可视化实现
    优质
    本项目利用Python的Spacy库进行中文和英文文本的词性标注，并通过自定义前端界面将标注结果以直观的方式展示给用户。 本次项目的目标是完成文本数据的词性标注以及识别其中的命名实体。所使用的数据为2022年2月4日的一则新闻。我们将采用jieba库对文本进行分词处理，并利用哈工大的停用词表去除无关词汇，再通过posseg模块来进行词性标注工作；最后借助spacy工具实现命名实体的可视化展示。
     
  • 2019年暑期实训项目：基于Python Django的书城网站开发.zip
    优质
    本项目为2019年暑期实训课程之一，内容是使用Python Django框架构建一个具备基本功能的在线书店网站。参与者将学习到网页设计、后端编程及数据库管理等技能。 2019年暑假实训项目：使用Python Django开发的一个书城网站。
     
  • 基于Universal Transformer CRF的Python中文分词与词性标注
    优质
    本项目采用Universal Transformer结合CRF模型进行优化，旨在提供高效的Python工具包，实现高精度的中文文本分词及词性标注。 基于Universal Transformer编码器和CRF的序列标记方法在中文分词和词性标注中的应用。
     
  • 基于Python和Django框架的仿天猫网站项目（源码）: Imitation Tmall_Django
    优质
    本项目为一个基于Python及Django框架构建的仿天猫电商平台项目，提供商品展示、购物车管理和订单处理等功能。适合学习电商系统开发与实践。 如果近期时间充裕的话，我可以将这个项目用Python3重新编写，并采用Django REST framework进行前后端分离开发。前端计划使用Vue.js来实现用户界面设计以匹配接近50个star的关注度。欢迎与我交流，您也可以在问题中向我提问。 该项目模仿天猫电商平台构建，旨在总结和巩固我对Python的学习成果。此外，我还打算用Web技术进行更多开发实践。因此动手编写这样一个项目有助于梳理相关的知识点，并且计划使用python2.7、Django1.9以及基于xadmin的后台管理系统来实现验证码功能（django-simple-captcha0.4.6），同时数据库将采用mysql5.5。 该项目的主要目标是总结之前的学习成果，通过实际操作加深理解。
     
  • Python中利用Keras实现的BiLSTM-CRF中文分词与词性标注
    优质
    本项目运用Python结合Keras框架，采用BiLSTM-CRF模型进行高效准确的中文文本处理，涵盖分词及词性标注两大核心功能。 使用Keras实现的基于Bi-LSTM CRF的中文分词与词性标注模型可以有效地处理自然语言文本。该方法结合了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和条件随机场（CRF），能够捕捉到序列数据中的上下文信息，提高分词及词性标注任务的表现效果。
     
  • 基于Springboot的Java项目家具网站实现
    优质
    本项目基于Spring Boot框架开发，构建了一个功能齐全的在线家具购物网站，实现了用户管理、商品展示、订单处理等核心模块。 基于Spring Boot实现的家具网站是一个全面且便捷的在线购物平台，专为家具爱好者和家居装饰者设计。以下是该网站的主要功能描述： 商品展示：网站首页展示了各类家具商品，包括沙发、床、餐桌椅、储物柜等，用户可以通过分类浏览或搜索功能快速找到心仪的商品。 商品详情：点击商品后，用户可以查看详细信息，如尺寸、材质、颜色和价格，并可查看多张图片以全面了解商品。 购物车与结算：用户可以把喜欢的商品加入购物车，并随时检查清单及总价。完成选择后，进入结算流程，选定配送方式和支付方式并完成订单支付。 用户账户管理：注册登录后，用户可以享受个性化服务体验。已登录的用户可查看自己的订单记录、收货地址等信息，并能编辑个人资料和更新收货地址。 客户服务：网站提供客户服务支持，用户可以通过在线客服、留言板或电话联系客服人员咨询商品详情及订单状态等问题并获得及时帮助与解答。 促销活动：定期推出各类优惠活动如折扣、满减及赠品等为用户提供更多选择。 该家具网站功能丰富操作简便，提供了优质的购物体验和客户服务是家居装饰爱好者的理想之选。
     
  • Python基于Django的在线音乐网站设计与实现——人工智能项目实践课程资源.zip
    优质
    本资源为《Python基于Django的在线音乐网站设计与实现》项目实践课程材料，旨在通过构建在线音乐平台教授学生使用Python及Django框架进行Web开发和AI应用。 在这个名为“人工智能-项目实践-课程设计-Python基于Django在线音乐网站设计毕业源码案例设计.zip”的压缩包里，包含了一个使用Python的Django框架构建的在线音乐网站的完整代码项目。这个项目是一个理想的实践案例，适用于学习者了解如何在实际环境中应用人工智能、Python编程以及Django框架。 首先我们要理解**Python**。这是一种高级且通用的语言，以其简洁明了的语法和强大的库支持而著称，在本项目中作为后端的主要开发语言使用，负责处理数据逻辑、用户请求及服务器通信等任务。 其次，**Django**是基于Python的一个Web应用框架，它遵循模型-视图-控制器（MVC）架构模式。该框架提供了一整套解决方案来帮助开发者构建高效且安全的web应用程序，并简化了开发流程中的许多常见操作。在这个音乐网站项目中，Django被用来创建动态网页、处理用户登录注册功能以及管理音乐资源等。 一个典型的**在线音乐网站设计**通常包括以下组件： 1. **用户系统**: 包括但不限于用户的注册与登录服务，个人信息的维护等功能。 2. **音乐资源管理**: 涉及到存储分类搜索音乐文件的功能，并可能需要支持上传下载播放操作。 3. **音频播放器功能**: 实现对歌曲进行播放暂停切换曲目进度控制等基本功能。 4. **个性化推荐系统**: 可能会利用机器学习算法，如协同过滤或基于内容的推荐来为每位用户定制个性化的音乐建议列表。这涉及到了人工智能技术的应用。 5. **界面设计**: 使用HTML、CSS和JavaScript创建美观且响应式的UI/UX以提升用户体验。 6. **API接口开发**: 如果需要与第三方服务集成，则需定义相应的数据交换协议。 项目中的“Python_Django_MusicPlay_WebSite-master”目录很可能是项目的根目录，它包含以下主要文件夹及文件： - **manage.py**：Django项目管理脚本，用于执行如启动服务器、数据库迁移等操作。 - **requirements.txt**：列出所有依赖的python库及其版本信息以确保环境一致性。 - **app**: Django应用程序存储区，包含了模型视图模板和URL配置等内容。 - **static**: 存放静态资源文件夹，例如CSS JS 文件及图片素材。 - **templates**: HTML 模板存放位置用于生成动态页面内容。 - **media**: 用户上传的媒体文件如音乐音频等的储存空间。 - **settings.py**：项目全局设置配置项包括数据库连接信息中间件列表应用注册表等内容。 - **urls.py**：定义了应用程序内部各URL路径与视图函数之间的映射关系。 - **wsgi.py**：用于部署到生产环境时使用WSGI接口的入口文件。 通过研究这个项目，学习者不仅可以掌握Django框架的基础知识，还能了解到如何在实际项目中整合人工智能技术如用户行为分析和个性化推荐。此外，此项目还涉及软件工程实践技能的学习与应用，比如版本控制、代码组织及文档编写等技巧对于提高开发者的综合能力非常有帮助。
     
  • Python Web项目之基于Django的博客项目一
    优质
    本简介介绍如何使用Python的Web框架Django构建一个简单的个人博客网站项目，涵盖从环境搭建到功能实现的全过程。 本项目涵盖了用户注册、登录、注销及个人中心的信息与密码管理等功能，并采用MTV模式作为主要设计思想，使用Python语言编写后台逻辑及相关判定；前端界面则通过HTML5配合JavaScript实现，同时利用Django自带的sqlite3数据库进行数据存储。开发工具选用PyCharm进行编译工作。项目已对基本功能和性能进行了测试，保留了一定可扩展性以方便后续更新与维护。 作为博客系统，发布内容是核心部分。考虑一下一篇博客通常包含哪些属性？因此我们需要实现添加、删除、修改博客的功能，并且能够为每篇博文增加评论、标签及分类等特性。这篇文章适用于对Django有一定了解的读者；如果是初学者，则建议先掌握一些基础知识再进行实践操作，这样会更高效！
     
  • 隐马尔可夫模型应用于词性标注问题
    优质
    本研究探讨了利用隐马尔可夫模型（HMM）解决自然语言处理中的词性标注问题。通过分析上下文信息，HMM有效提升了标注准确性与效率，在相关领域具有重要应用价值。 文件说明：raw_data.txt //原始数据集（语料库） handle.py //由于原始数据集很大，可以使用此脚本对全量数据进行处理，得到较小的数据集 hmm1.py //隐马模型的实现代码