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项目简介
随着QQ群消息日益增多，重要通知易被淹没，本项目开发了一个分类器，借助Huggingface的Bert预训练模型，自动区分QQ群中的重要消息提醒，降低接发消息成本。
项目的主要特性和功能
特性
- 采用Huggingface的Bert预训练模型进行文本分类，提升分类准确性。
- 以QQ群聊天记录作为训练数据，贴合实际使用场景。
- 具备完整的数据处理流程，包含收集、清洗、标注和格式转换。
- 代码配有详细注释，易于理解和使用。
功能
- 自动从QQ群聊天记录中提取重要消息。
- 提供工具收集并处理QQ群聊天记录。
- 提供完整的模型训练、验证和保存流程。
- 可实时或定期更新模型，适应数据变化。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件：
1. 环境准备：安装Python及必要的库，如PyTorch、Transformers等。
2. 数据收集：使用QQ内置聊天记录导出功能（建议电脑端操作），将聊天记录导出为txt文件。
3. 数据处理：运行data_process.py清洗数据并进行标注。
4. 数据转换：使用data_to_json.py将处理后的数据转换为JSON格式。
5. 模型训练：执行train.py进行模型训练并保存。
6. 模型测试：运行test.py评估模型性能。
7. 部署与使用：将训练好的模型部署到服务器或本地环境，实现重要消息的实时提取。
详细操作请参考项目中的代码和文档，用户需根据自身环境和需求进行相应配置与调整。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】