【源码】基于FastText框架的餐厅评论细粒度情感分类系统

项目简介

本项目基于FastText框架设计并实现了文本分类系统。该系统聚焦餐厅评论数据，通过训练多个文本分类器模型，对餐厅评论中不同属性（如位置便利性、服务等待时间等）的情感倾向进行分类预测。有助于深入理解商家和用户、挖掘用户情感，可应用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等场景。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：借助util.py模块中的load_data_from_csv和seg_words函数对原始文本数据进行预处理，包括加载数据、中文分词及停用词过滤。
2. 模型训练：利用main_train.py脚本训练多个文本分类器模型，各模型针对特定属性分类，基于FastText架构并使用预训练词向量初始化。
3. 模型预测：通过main_predict.py脚本加载预训练模型，对测试数据进行预测并将结果保存到CSV文件。
4. 模型评估：运用config.py中的路径设置和util.py中的get_f1_score函数评估模型性能，计算F1分数作为评价指标。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python及相关库，如TensorFlow、Keras、Pandas、gensim等。
2. 数据准备：把训练数据、验证数据和测试数据放到指定目录，确保路径设置正确。
3. 模型训练：运行main_train.py脚本，指定训练参数和模型配置来进行模型训练。
4. 模型预测：运行main_predict.py脚本，加载预训练模型，对测试数据进行预测并将结果保存到CSV文件。
5. 结果评估：使用F1分数等指标评估模型性能。

注意：此项目假设用户已经下载了本项目的源码文件，并按照上述步骤执行。在实际使用中，可能需要根据具体的环境和需求进行调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】