【源码】基于Python的CCF O2O商铺食品安全相关评论发现系统

项目简介

本项目聚焦于CCF O2O商铺食品安全相关评论的发现。项目有两个核心文件夹 small_sample/ 和 all_sample/，small_sample/ 中的数据是从全量数据里抽取的部分，便于在本地有限算力下进行代码调试与逻辑验证，且两个文件夹的代码逻辑结构一致。

项目的主要特性和功能

• 小样本调试：提供小样本数据，支持在本地轻松调试代码并验证逻辑结构。
• 模块化训练：将模型训练过程模块化，训练时记录损失、准确率、F1_score等指标，每轮训练后调用验证函数输出指标，依据指标决定是否更新最佳模型，同时将指标记录到日志中。
• 日志记录：把Python内置的日志记录模块 logging 封装成 Logger 类，在主函数中实例化后可保存和输出日志信息。
• 可视化查看：能够通过 tensorboard 在线可视化查看模型的运行情况。

安装使用步骤

1. 若用户已下载本项目的源码文件，使用 conda 新建一个 python==3.8.10 的虚拟环境，然后执行 pip install -r requirements.txt 安装相应的包。
2. 在VSCode中运行时，由于两个文件夹可单独视为独立完整的项目，需选择单独的一个文件作为工作目录，否则会出现相对路径错误。例如，若要在本地运行小样本数据，在VSCode中依次点击 File --> Open Folder --> small_sample，选择 small_sample 作为当前的工作目录。后续详细运行步骤待完善（预计9 - 21完成）。

下载地址

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