Advertisement

毕业设计：Python开放领域事件抽取系统（含源码、数据库及说明文档）

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

简介：
本项目为基于Python的开放领域事件抽取系统，包含详尽的源代码、数据库与使用指南。旨在自动识别和分类文本中的关键事件。 毕业设计：Python开放领域事件抽取系统（源码 + 数据库 + 说明文档）相关工具及技术说明 32.1 B/S访问结构 32.2 Django框架简介 32.3 MySQL数据库 32.4 Python语言介绍 43 需求分析 43.1非功能性需求分析 43.3系统功能需求 44 可行性分析 54.1 可行性分析 54.1.1 时间可行性 54.2 经济可行性 54.1.3 操作可行性 54.1.4 法律可行性 14 数据库设计 14.1 E-R图 14.2 设计原则 14.3 数据库设计 15 系统功能实现 15.1 系统实现 15.1.1 登录页面 15.1.2 后台管理页面 25.1.3 后台首页 15.1.4 用户管理

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 毕业设计：Python开放领域事件抽取系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为基于Python的开放领域事件抽取系统，包含详尽的源代码、数据库与使用指南。旨在自动识别和分类文本中的关键事件。 毕业设计：Python开放领域事件抽取系统（源码 + 数据库 + 说明文档）相关工具及技术说明 32.1 B/S访问结构 32.2 Django框架简介 32.3 MySQL数据库 32.4 Python语言介绍 43 需求分析 43.1非功能性需求分析 43.3系统功能需求 44 可行性分析 54.1 可行性分析 54.1.1 时间可行性 54.2 经济可行性 54.1.3 操作可行性 54.1.4 法律可行性 14 数据库设计 14.1 E-R图 14.2 设计原则 14.3 数据库设计 15 系统功能实现 15.1 系统实现 15.1.1 登录页面 15.1.2 后台管理页面 25.1.3 后台首页 15.1.4 用户管理
     
  • (基于Python的毕业设计)开放领域事件抽取系统的源码、说明及演示视频.zip
    优质
    本资源包提供了一个基于Python开发的开放领域事件抽取系统，包含完整源代码、详细文档和操作演示视频。适用于自然语言处理的研究与应用实践。 基于Python的毕业设计项目：开放领域事件抽取系统包括源码、详细说明及演示视频，是一个能获得高分评价的本科毕业设计作品。该项目采用的技术栈为Python结合Django框架与MySQL数据库。主要功能模块涵盖首页展示、文本管理、个人信息维护、事件自动提取分析、密码修改以及用户权限管理等。
     
  • 关于Python的开放领域事件抽取系统源码数据库论文.doc
    优质
    本文档是一篇有关Python编程语言在开放领域事件抽取系统的源代码数据库方面的研究论文。文中详细探讨了如何利用Python实现高效且灵活的事件数据提取和管理，为自然语言处理领域的技术开发提供了新的视角与实践路径。 对于各类企业而言，智能制造与数字化转型提供了技术动力以促进企业发展。这些场景通常是人们常见的例子之一。然而，在导航算法这种频繁应用于出行领域的深度应用场景中，不同时间段所需的时间及交通条件存在巨大差异，如果没有强大的算法支持，这样的复杂性将难以应对。 本次事件抽取系统的开发基于实际需求，并致力于解决特定的功能挑战。为了满足个性化客户的需求、增强客户的忠诚度以及促进产品的快速更新迭代，收集并分析用户反馈至关重要。然而，手动处理文本数据的效率低下，因此需要借助人工智能技术自动从非结构化的客户反馈中提取关键信息。 事件抽取作为信息抽取领域的重要研究方向之一，旨在从文档中抽取出事件相关信息，并包括人物、时间戳和地点等结构性细节，最终将这些知识存储于数据库以供诸如信息检索或问答系统使用。在本项目中，前端采用JavaScript技术构建，而后端设计则主要围绕Python语言进行。这种选择确保了系统的灵活性，以便未来升级或解决问题时可以利用Python的开源特性。 后端采用了客户端-服务器（CS）的设计模式，并且可以通过网页浏览器直接访问而无需安装额外软件。数据存储部分使用MySQL数据库来高效可靠地管理提取的信息。 该系统实施的重点在于从开放领域的文本中进行事件抽取，这包括识别事件、参与者及相关元素等步骤。可以采用命名实体识别（NER）、依存句法分析和语义角色标注（SRL）等技术以确定相关实体及其关系。这些自然语言处理方法有助于将非结构化文本转换为可有效处理和分析的结构化数据。 Python库，如spaCy、NLTK及Stanford CoreNLP，可用于执行此类任务，并因其强大的自然语言处理能力而被广泛采用。此外，还可以训练支持向量机（SVM）、决策树或深度学习模型，例如循环神经网络（RNN）和转换器架构等来准确分类事件。 提取的信息可以存储在MySQL数据库中以供查询使用。比如，一个基于事件的新闻摘要系统可以根据提取出的事件自动汇总多个文章的关键内容；或者客户服务系统可以通过分析用户反馈识别常见问题并优先处理它们。 总之，开发一种Python为基础、面向开放领域的事件抽取系统能够解决从非结构化文本数据中自动化信息提取的问题。通过结合使用Python、JavaScript和MySQL等技术的优势，该系统提供了一个强大的平台来有效地从大量文本数据中获取有价值的见解，并最终推动各行业的发展并通过更明智的决策改善用户体验。
     
  • 毕业设计：基于Python的漏洞扫描系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为一款基于Python开发的自动化漏洞扫描工具，旨在帮助用户检测其网络和应用程序中的安全漏洞。包含详细代码、数据库与使用指南，适用于学习研究和技术测试场景。 毕业设计：基于Python的漏洞扫描系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 安全漏洞检测理论基础 2.1 网络安全概述 2.2 安全漏洞 2.3 漏洞扫描技术 第三章 漏洞扫描系统的设计 3.1 设计目标和原则 3.2 总体设计思路 3.3 可行性分析 3.3.1 技术可行性 3.3.2 经济可行性 3.3.3 发展可行性 3.3.4 操作可行性 第四章 设计成果展示 4.1 测试系统搭建技术介绍 4.2 用户登录界面实现 4.2 漏洞扫描首页设计 4.3 端口扫描模块功能说明 4.4 扫描列表模块描述
     
  • 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为基于Python开发的医疗知识图谱问答系统，旨在提供高效准确的医学信息检索服务。包含完整源代码、数据库及相关文档。 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 可行性分析 第三章 需求分析 3.1 医疗知识图谱的重要性 3.2 医疗知识图谱系统的需求分析 3.3 系统应用分析 第四章 总体设计 4.1 系统模块总体设计 4.2 系统总体设计 4.3 详细设计技术 第五章 详细设计与实现 5.1 详细设计 5.2 可视化系统实现过程 第六章 系统测试与性能分析 6.1 软件测试的概念 6.2 本系统的软件测试 6.3 本系统测试的总结
     
  • 毕业设计：基于Python的高校学生学业预警系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为一款基于Python开发的高校学生学业预警系统，包含源代码、数据库及相关文档。旨在帮助学校及时发现并干预学生的学业问题。 毕业设计：Python高校学生学业预警系统（包含源码、数据库及说明文档） 2. 需求分析 6 2.1 可行性分析 6 2.1.1 技术可行性 6 2.1.2 经济可行性 6 2.1.3 操作可行性 7 2.1.4 发展可行性 7 2.2 系统流程分析 7 2.2.1 系统开发总流程 7 2.2.2 登录流程 8 2.3 系统需求分析 9 2.4 学业预警系统管理功能 9 3 总体设计 10 3.1 系统结构 10 3.2 数据库设计 10 3.2.1 数据库实体 10 3.2.2 数据库表设计 11 4 运行设计 13 4.1 管理员功能模块的实现 13 4.1.1 管理员登录首页 13 4.1.2 预警分析管理界面 13 4.1.3 学生管理界面 14 4.1.4 学生成绩管理界面 15 4.2 用户功能模块的实现 15 5 系统测试 16 5.1 测试环境与条件 16 5.2 功能测试 16 5.3 安全测试 16 5.4 可用性测试 16 6 测试结果分析 17
     
  • 毕业设计：基于Python的二维码识别系统的开发及应用（含源码、数据库和说明文档）
    优质
    本项目为基于Python的二维码识别系统的设计与实现，包含完整的源代码、数据库以及详细的使用说明文档。 毕业论文 第2章 相关技术 2.1 Python语言 2.2 BS结构 2.3 Django框架 2.4 二维码技术特点 第3章 系统分析 3.1 系统可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2 经济的可行性 3.1.3 操作可行性 3.2 系统功能需求分析 3.3 系统运行环境 3.4 功能性分析 第4章 系统设计 4.1 二维码的生成 4.2 二维码符号中的功能图形 4.3 网站的整体内容设计 第5章 系统实现 5.1 二维码识别网站登录界面 5.2 首页界面 5.3 新增二维码界面 5.4 新增用户管理界面 第6章 系统测试 6.1 测试的目的 6.2 测试的内容 6.3 测试的结果 第7章 结论
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python医疗问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的Python医疗问答系统，包含详细源代码、结构化数据库以及使用说明文档。旨在为用户提供准确高效的医学咨询服务。 毕业设计：Python基于知识图谱的医疗问答系统（源码 + 数据库 + 说明文档）使用技术说明 2.1 B/S访问结构 2.2 PyCharm工具简介 3. MySQL数据库 4. Django框架简介 5 系统需求分析及可行性分析 5.1 系统功能需求分析 5.2 可行性分析 5.2.1 经济可行性 5.2.2 技术可行性 5.2.3 操作可行性 5.2.4 法律可行性 6 性能需求分析 7 运行需求分析 8 数据库设计 8.1 E-R图 8.2 系统流程设计 8.3 数据库设计 9 系统功能实现 9.1 系统实现 9.1.1 管理员登录 9.1.2 后台首页 9.1.3 医疗问答页面 9.1.4 问答管理 9.1.5 修改密码 9.1.6 用户个人信息
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python智能推荐系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为一款基于知识图谱技术开发的Python智能推荐系统，内含完整源代码、相关数据库以及详细使用说明书。旨在通过深度学习用户行为数据，实现个性化内容推荐服务。适合于电商、新闻资讯等领域应用研究与实践操作。 毕业设计：Python基于知识图谱的智能推荐系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 相关理论与技术 2.1 卷积神经网络介绍 2.1.1 卷积神经网络特性 2.1.2 卷积的方式 2.2 基本内容推荐算法 2.3 基于协同过滤的推荐算法 2.4 深度学习技术相关概念 2.5 深度学习技术推荐算法 第三章 智能推荐系统的需求分析 3.1 需求设计 3.2 可行性分析 3.2.1 技术可行性 3.2.2 经济可行性 3.2.3 操作可行性 第四章 系统设计 4.1 系统的整体设计 4.2 数据库的设计 第五章 系统的实现 5.1 用户注册界面 5.2 系统首页 5.3 智能搜索功能的实现 5.4 音乐管理 5.5 电影管理 5.6 书籍管理 5.7 个人信息管理 第六章 系统测试 6.1 测试的目的 6.2 测试的内容 6.3 测试的结果
     
  • 毕业设计：基于Python的网络舆情分析（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为基于Python的网络舆情分析系统，涵盖数据爬取、情感分析与可视化展示。提供完整源代码、数据库及详细文档，便于学习和二次开发。 毕业设计：Python网络舆情分析（源码 + 数据库 + 说明文档） 2. 开发工具及技术 2.1 B/S结构的介绍 2.2 Python技术的介绍 2.3 HTML技术的介绍 2.4 MYSQL数据库的介绍 2.5 系统算法的介绍 2.6 开发环境的介绍 3 需求分析 3.1 可行性分析 3.2 功能需求分析 3.3 非功能需求分析 4 总体设计 4.1 系统总体结构设计 4.2 系统数据库设计 5 系统功能实现 5.1 首页展示 5.2 用户登录注册 5.3 文本分析 5.4 文本管理 5.5 个人信息查看 5.6 对比分析 5.7 用户管理 6 系统测试 6.1 测试目的 6.2 测试内容 6.3 测试总结