【源码】基于深度学习的零样本文本分类系统（DAZER）

项目简介

本项目是基于Python的零样本文本分类系统，主要解决传统检索匹配方式在处理大量同义词、歧义词时产生的匹配混淆问题。项目运用DAZER模型，在无训练数据的情况下，能对新类别进行匹配和分类。核心是借助预训练的词向量与对抗学习技术，构建文档和类别的交互信息，实现零样本下的深度语义匹配。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对训练和测试数据进行处理，生成适合模型输入的格式。
2. 词嵌入：利用预训练的词嵌入将文本数据转换为向量表示。
3. 模型训练：训练DAZER模型，通过卷积神经网络和池化操作提取文本特征，结合对抗学习进行类别分类。
4. 相似度计算：使用DAZER模型计算新类别与训练数据的相似度，实现零样本分类。
5. 可视化与评估：提供可视化功能观察模型学习情况，计算准确率、混淆矩阵等指标评估模型性能。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：pip install -r requirements.txt。

数据准备

• 将训练数据和测试数据放置在data/目录下。
• 运行preprocess.py脚本进行数据预处理。

模型训练

• 运行train.py脚本开始训练DAZER模型。
• 训练过程中可调整超参数以优化模型性能。

模型评估

• 训练完成后，运行evaluate.py脚本进行模型评估。
• 评估结果将包含准确率、混淆矩阵等指标。

零样本分类

• 使用predict.py脚本对新类别进行零样本分类。
• 输入新类别的文本数据，模型将输出分类结果。

可视化

• 运行visualize.py脚本查看模型的学习情况和分类结果的可视化展示。

下载地址

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