【源码】基于Python的中文短文本处理系统

项目简介

本项目是一个中文短文本处理系统，基于 fasttext、One - Pass Cluster、TextRank4ZH 等算法，集成 jieba 分词、fasttext 预训练词向量等工具，可对中文短文本进行高效处理，提供文本分类、聚类、摘要提取等功能。

项目的主要特性和功能

1. 文本分类：利用 fasttext 实现高效文本分类，支持预训练词向量，能计算各分类及总体的准确率、精确率、召回率和 F1 值等评估指标。
2. 文本聚类：采用 One - Pass Cluster 算法，支持自定义文本向量化方法（如 TFIDF 向量化和 Fastext 向量化），可自定义聚类中心向量求取方式，能提取聚类的关键词和中心句。
3. 文本摘要：基于 TextRank4ZH 算法，对文本聚类结果进行摘要提取。
4. 分词与向量化：使用 jieba 进行中文分词，可自由替换停用词，支持用户自定义不同的文本向量化方式。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

安装 fasttext、jieba 等项目所需的库。

2. 运行代码

直接运行 classification.py、cluster.py 等文件中的代码，开展文本分类、聚类等任务。

3. 数据预处理

使用代码中的 DocTokenizer、Vectorizer 等工具，进行文本清洗、分词、向量化等预处理工作。

4. 模型训练与评估

使用 train_model、test_model 等函数进行模型的训练与评估。

5. 结果输出

代码会输出分类、聚类结果以及相应的评估指标。

注意事项

• 需要下载 fasttext 预训练词向量，用于文本分类和向量化。
• 文本数据采用中文新闻标题数据集，实际使用时可根据需求调整。
• 停用词文件 (stop_words.txt) 和模型文件 (*.bin) 需自行准备。

下载地址

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