基于BERT的电商评论观点挖掘系统设计与实现
这是一篇关于观点挖掘,预训练,BERT模型,电商评论,Flask框架的论文, 主要内容为电商行业的兴起,各类货品的流通速度加快。既方便了消费者购买,又让人们对商品的品质产生更高的要求。基于电商平台的载体,一种评论导向的消费方式逐步在市场上扩充开来。消费者购物时候,会参考以前买过该商品用户提供的评价信息,从而调整自己的消费意愿。这意味着电商评论数据对商品销量、商家利益产生了直接的影响。当前,电商平台上存在着庞大的评论文本数据,其中涵盖着店家想要急切知道的用户观点等信息。这些信息可有效帮助商家进行舆情分析、用户理解、产品优化和营销决策等,具有非常大的实用价值和应用前景。本文针对电商产品评论进行了方面级的观点挖掘,首先利用Bert预训练模型在Pytorch框架上使用监督学习的方法,训练出一个深度神经网络模型,并使用交叉验证的方法进行验证。实验结果证明,对于化妆品领域和笔记本电脑领域的精准率和召回率都可以达到70%以上,F1-score也因此达到了75%左右,这是一个十分理想的结果。但是化妆品领域的F1结果总是高于笔记本电脑领域,这是因为笔记本电脑的有标注数据集只有约900条,在数量上远小于14000条化妆品的有标注数据集。针对有标签的训练数据集数量小、训练效果欠佳的缺陷,提出一种基于深度迁移学习的改进方法,即基于不同的预训练模型,使用其他领域的数据重新对模型进行预训练,然后通过微调过程将模型迁移到目标领域,并通过集成学习的方法合并各模型,进一步改进了模型。实验结果表示,在精准率上,改进后的模型有5%-6%的提升,召回率有4%-7%的提升,F1-score值有5%左右的提升。无论是精准率、召回率还是F1-score值,经过再次预训练的模型的各项得分都远高于未经改进的Bert模型,特别地,经过集成学习以后,模型的F1-score值达到了82%,相较于改进前有8%的提升。本文最后设计并实现了一个B/S架构的基于Flask的电商评论观点挖掘系统,该系统包含注册登录、用户管理、观点挖掘、后台管理等模块,重点将改进后的深度神经网络模型部署到系统中,用户可以在友好的界面下与系统各模块进行交互,对商品评论数据进行观点挖掘,最终结果以图形化方式展现给用户。
国家语委专家稿件评审系统的设计与实现
这是一篇关于国家语委,稿件评审,信息抽取,Flask框架,Docker容器的论文, 主要内容为科技的飞速发展使得信息化改革成为社会进步的重要力量。国家语委作为主要拟定国家语言文字工作方针的组织机构,发布了期刊《国家语委专家建议》投稿公告,此公告吸引了众多热心学者、专家就语言文字及相关邻域和热点主题来稿。但随着稿件数量的激增,早期复杂的稿件评审流程已经无法满足当前文章刊载速度了,同时也大幅度增加了国家语委科研办管理人员和评审专家的工作量。为提升稿件评审的效率,并兼顾稿件评审的公平公正性,国家语委迫切需要建立一个能够优化现有稿件评审流程、高效采集专家数据的信息化平台。本文对国家语委的需求进行了详细分析,设计并实现了一个专家稿件评审系统,它包含两个核心功能模块:稿件评审模块、信息抽取模块。前者包含多流程分派评审、专家与投稿人信息冲突检测、消息通知等功能,以提升稿件评审流程的效率和公平性。后者涉及专家主页数据采集、主题标签提取、画像构建等功能,使得稿件主题与专家研究方向更加匹配,并适当增加专家库中专家数量。系统使用前后端分离架构,基于Flask框架搭建后台服务器,实现后端功能模块;应用阿里云OSS服务器存储稿件,保障稿件存储安全;利用Redis、Mysql等存储组件构建数据访问层,提高数据访问性能;使用LDA主题模型提取专家标签,准确获取专家研究方向;运用Dokcer容器化部署系统,方便系统快速移植。选用Vue.js框架实现可视化前端界面,便于用户操作系统。在使用上述技术完成系统编码后,本文针对整个系统设计了功能性和非功能性的测试用例,最终测试结果符合预期目标。随着国家语委专家稿件评审系统的正式上线,系统中的核心功能为国家语委科研办管理人员带来了极大的便利,显著提升了用户之间的沟通效率,确保了评审流程的公平公正性。另外,系统的稳定性和界面流畅性也得以证明,它的性能能够满足国家语委工作人员、评审专家以及广大投稿人的使用需求。在未来的日子里,此次研究会为其他领域的评审系统带来一定的参考意义,同时会为推动国家语言文字事业高质量发展贡献自己的力量。
国家语委专家稿件评审系统的设计与实现
这是一篇关于国家语委,稿件评审,信息抽取,Flask框架,Docker容器的论文, 主要内容为科技的飞速发展使得信息化改革成为社会进步的重要力量。国家语委作为主要拟定国家语言文字工作方针的组织机构,发布了期刊《国家语委专家建议》投稿公告,此公告吸引了众多热心学者、专家就语言文字及相关邻域和热点主题来稿。但随着稿件数量的激增,早期复杂的稿件评审流程已经无法满足当前文章刊载速度了,同时也大幅度增加了国家语委科研办管理人员和评审专家的工作量。为提升稿件评审的效率,并兼顾稿件评审的公平公正性,国家语委迫切需要建立一个能够优化现有稿件评审流程、高效采集专家数据的信息化平台。本文对国家语委的需求进行了详细分析,设计并实现了一个专家稿件评审系统,它包含两个核心功能模块:稿件评审模块、信息抽取模块。前者包含多流程分派评审、专家与投稿人信息冲突检测、消息通知等功能,以提升稿件评审流程的效率和公平性。后者涉及专家主页数据采集、主题标签提取、画像构建等功能,使得稿件主题与专家研究方向更加匹配,并适当增加专家库中专家数量。系统使用前后端分离架构,基于Flask框架搭建后台服务器,实现后端功能模块;应用阿里云OSS服务器存储稿件,保障稿件存储安全;利用Redis、Mysql等存储组件构建数据访问层,提高数据访问性能;使用LDA主题模型提取专家标签,准确获取专家研究方向;运用Dokcer容器化部署系统,方便系统快速移植。选用Vue.js框架实现可视化前端界面,便于用户操作系统。在使用上述技术完成系统编码后,本文针对整个系统设计了功能性和非功能性的测试用例,最终测试结果符合预期目标。随着国家语委专家稿件评审系统的正式上线,系统中的核心功能为国家语委科研办管理人员带来了极大的便利,显著提升了用户之间的沟通效率,确保了评审流程的公平公正性。另外,系统的稳定性和界面流畅性也得以证明,它的性能能够满足国家语委工作人员、评审专家以及广大投稿人的使用需求。在未来的日子里,此次研究会为其他领域的评审系统带来一定的参考意义,同时会为推动国家语言文字事业高质量发展贡献自己的力量。
汉迪科技广告投放管理平台的设计与实现
这是一篇关于广告投放,Flask框架,Elasticsearch,Redis的论文, 主要内容为随着移动互联网的发展,移动互联网公司在媒体平台上通过广告投放为产品购买安装量已经是行业的常用手段。高效的广告投放能够帮助公司迅速推广新的产品,然后获取大量用户。所以如何高效的进行广告投放对移动互联网公司的运营非常重要。在广告投放过程中,投放团队会在各个媒体平台(例如Facebook)上申请广告账号,建立广告活动,然后上传广告素材并在媒体平台上播放。然而,随着公司产品逐渐增多,广告投放需求也越来越复杂。投放团队由于广告业务过于复杂而无法高效地进行广告投放。此外,由于没有统一的管理以及预警机制,常常会出现广告成本无法控制,即使投入很多资金取得的广告效果也不尽人意。为了解决以上问题,广告投放管理平台应运而生。广告投放管理平台改变了传统线下的广告投放模式,提供了自动化的数据结算、投放竞价预警、广告单管理以及素材管理等功能,将广告投放团队从复杂的业务细节中解放出来,简化了广告投放的业务流程,控制了广告投放的成本,提高了广告效益。本文主要围绕广告投放管理平台的设计与实现展开工作。广告投放管理平台基于Rest架构风格设计,使用前后端分离的模式进行开发。服务端采用了 Flask框架。相对于Django等大型框架,Flask灵活且易于扩展。在存储方面,使用MongoDB存储数据量较大且价值密度比较低的业务数据。基础数据则使用传统的关系型数据库MySQL进行存储。同时,系统通过Redis缓存技术来提高性能,降低系统交互的平均响应时间,并运用Elasticsearch处理复杂搜索场景。目前该平台已经成功上线,有效的管理了公司的广告投放业务,简化了广告投放业务流程,提高了投放团队的工作效率,增强了广告投放相关业务部门之间的协作能力。
基于BERT的电商评论观点挖掘系统设计与实现
这是一篇关于观点挖掘,预训练,BERT模型,电商评论,Flask框架的论文, 主要内容为电商行业的兴起,各类货品的流通速度加快。既方便了消费者购买,又让人们对商品的品质产生更高的要求。基于电商平台的载体,一种评论导向的消费方式逐步在市场上扩充开来。消费者购物时候,会参考以前买过该商品用户提供的评价信息,从而调整自己的消费意愿。这意味着电商评论数据对商品销量、商家利益产生了直接的影响。当前,电商平台上存在着庞大的评论文本数据,其中涵盖着店家想要急切知道的用户观点等信息。这些信息可有效帮助商家进行舆情分析、用户理解、产品优化和营销决策等,具有非常大的实用价值和应用前景。本文针对电商产品评论进行了方面级的观点挖掘,首先利用Bert预训练模型在Pytorch框架上使用监督学习的方法,训练出一个深度神经网络模型,并使用交叉验证的方法进行验证。实验结果证明,对于化妆品领域和笔记本电脑领域的精准率和召回率都可以达到70%以上,F1-score也因此达到了75%左右,这是一个十分理想的结果。但是化妆品领域的F1结果总是高于笔记本电脑领域,这是因为笔记本电脑的有标注数据集只有约900条,在数量上远小于14000条化妆品的有标注数据集。针对有标签的训练数据集数量小、训练效果欠佳的缺陷,提出一种基于深度迁移学习的改进方法,即基于不同的预训练模型,使用其他领域的数据重新对模型进行预训练,然后通过微调过程将模型迁移到目标领域,并通过集成学习的方法合并各模型,进一步改进了模型。实验结果表示,在精准率上,改进后的模型有5%-6%的提升,召回率有4%-7%的提升,F1-score值有5%左右的提升。无论是精准率、召回率还是F1-score值,经过再次预训练的模型的各项得分都远高于未经改进的Bert模型,特别地,经过集成学习以后,模型的F1-score值达到了82%,相较于改进前有8%的提升。本文最后设计并实现了一个B/S架构的基于Flask的电商评论观点挖掘系统,该系统包含注册登录、用户管理、观点挖掘、后台管理等模块,重点将改进后的深度神经网络模型部署到系统中,用户可以在友好的界面下与系统各模块进行交互,对商品评论数据进行观点挖掘,最终结果以图形化方式展现给用户。
地图导航路线查询与监控系统的设计与实现
这是一篇关于地图导航,Flask框架,监控系统,数据库的论文, 主要内容为随着人们出行体验需求的不断提升与交通路网的日渐繁杂,手机导航成为了新时代驾车出行的必备“神器”。面对每天数以千万计的驾车用户导航算路请求以及对导航路线的反馈,如何让导航算法工程师们快速精确地对排序路线进行查询分析,定位原因,从大量复杂繁琐的工作中解脱出来,专注于导航核心业务,成为当下企业效率革新的主要问题,所以开发一款地图导航路线查询与监控系统。系统主要实现了对地图驾车导航路线的查询复现和导航日常线上相关指标的监控功能,采用B/S架构,基于Flask框架,使用Python语言和SQLAlchemy、My SQL等数据库工具进行开发。首先依据软件工程的相关理论知识,从功能需求与非功能需求两方面,对系统需求进行了整体分析,并将系统分为路线排序案例信息查询、排序案例实时分析、路线属性信息查询以及平台监控报警模块等四大功能集合,然后逐步给出了系统的用例图、功能流程图、总体设计、数据库设计以及各功能模块的详细设计实现。并对系统采用的Flask框架和Echarts图表可视化技术进行了着重论述。经地图导航团队工程师测试,系统运行良好且已经在地图导航部门内部上线使用。帮助导航算法工程师快速精确地对排序路线进行查询分析,定位问题原因所在,节约时间投入到导航核心业务之上,有效地提高了部门工作效率,减少了公司人力成本。
面向弱监督场景的细粒度图像识别研究
这是一篇关于细粒度图像识别,信息融合,知识自蒸馏,特征学习,Flask框架的论文, 主要内容为细粒度图像识别旨在识别同一大类下的不同子类,在现实生活中有着很高的应用价值。然而由于其固有的类内差异大、类间差异小的特点,以及强监督信息的获取困难等问题,使得该课题存在很大的挑战。细粒度图像识别的关键是找出局部的判别区域,提取到鲁棒性特征,同时为了模型能够易于端到端部署和在现实场景中推广,还需要考虑标注成本以及模型速度和精度等因素。因此本文在仅依靠弱监督信息的基础上,在设计方法时,以不过多增加模型复杂度为原则,充分利用不同粒度信息的互补性,网络内部不同层次进行知识蒸馏和改变模型训练策略等途径,提升细粒度图像识别的精度。本文工作的具体内容如下:(1)可信多粒度信息融合的细粒度图像识别:已有工作主要通过主干网络得到单粒度下的视觉表征,这往往不够全面刻画对象的详细特征。另外,在网络内部进行特征融合一般缺乏可解释性,并且破坏了特征的独立性。为了解决这些问题,提出了可信多粒度信息融合模型TMGIF。它可以获取细粒度图像的多粒度信息表示,并进一步利用主观逻辑评价多粒度信息的质量和不确定性,然后根据质量和不确定性通过D-S证据理论组合规则融合这些多粒度信息,最终得到可信的识别结果。TMGIF在三个常用基准数据集上和其它优秀算法对比,证明了它可以提供具有竞争力的结果。(2)多层次知识自蒸馏多步骤训练的细粒度图像识别:已有工作一般只在单一层次进行知识获取,这却忽略了多层次信息交互对于提取鲁棒性特征的有效性,另外一些工作通过引入注意力机制来找到局部判别区域,但这不可避免增加了网络复杂度。虽然工作(1)中的多粒度信息也可看作是一种广义多层次信息,但多粒度信息之间是平行关系,高层次粒度信息无法有效指导得到更高质量的低层次粒度信息,使得背景干扰等问题没有得到缓解。为了解决这些问题,同时不过多增加网络复杂度,提出了多层次知识自蒸馏多步骤训练的细粒度图像识别模型MKSMT。它首先在网络内部中浅层网络进行特征学习,然后深层网络再进行特征学习,并利用知识自蒸馏将深层网络知识迁移至浅层网络中,从而让深层网络提取到更鲁棒的特征,最终实验结果证明了MKSMT具有优异的性能。(3)多源异构深层语义融合的细粒度鸟类识别系统:在一些高精度和高可靠性需求的情况下,多个异构网络协同工作能够提供比单一网络更加可靠的结果。上述工作证明了不同的网络架构能够从不同的角度来表示对象,为了充分发挥异构网络之间的互补性,基于B/S架构,在核心算法将TMGIF和MKSMT的决策输出信息进行加权融合,使用Flask框架将算法部署到服务器中,构建了多源异构深层语义融合的细粒度鸟类识别系统。它能够识别CUB-200-2011数据集中包含的200种鸟类。系统核心算法以一张图像为输入,然后经过两个模型所需要的预处理后进行前向传播,接着将模型的输出(深层语义视觉信息)进行加权融合,最后将融合结果和两个模型中共六张特征激活图作为输出。
基于异构嵌入式计算的深度学习平台研究
这是一篇关于深度学习,嵌入式计算平台,异构计算,Flask框架的论文, 主要内容为当前深度学习已经广泛应用于军事和民用等诸多领域,产生了巨大的价值。但是当前深度学习系统开发存在数据、算法及模型资源分散、开发环节多、操作流程复杂、准入门槛高等问题,应用上一般采取服务器云计算训练平台模型训练,边缘计算平台部署的思路,这就出现了软件与硬件之间的鸿沟。随着边缘计算的不断的发展,面向计算资源受限的异构嵌入式平台的深度学习模型部署越发的重要起来。为加快深度学习的研究及开发过程,急需打通“云训练-边部署”的技术壁垒,搭建“数据-算法-训练-测试-部署”于一体的具有自主知识产权、国产化的深度学习软件平台。为此,本文旨在开发一套基于异构嵌入式计算的深度学习平台,在平台中集成异构嵌入式系统所需要的全套工具链,实现从深度学习模型的训练到嵌入式硬件系统部署应用的一体化设计。针对基于异构嵌入式计算的深度学习平台中软硬件结合的实际需要,对系统进行了整体架构设计。本系统分为服务器端的深度学习软件平台、与软件平台交互集成的异构嵌入式系统整套工具链以及用于深度学习模型部署和测试的异构嵌入式硬件板卡三部分。深度学习软件平台基于Flask框架进行开发,采用浏览器/服务器架构,设计了数据管理、算法管理、任务管理、模型管理、用户管理和设备管理六大功能模块。根据系统的数据类型,设计了数据表结构,并使用关系型数据管理系统My SQL管理数据。在此基础上,系统集成了Jetson NX、Hi3519A、GAP8和ZCU102四种异构嵌入式板卡的工具链和环境配置项,因为四种工具链的运行环境无法兼容,所以使用Docker容器保证了所有应用程序环境之间相互隔离,各个工具链的所有子进程均在容器内运行,通过端口映射的方式获取训练参数。通过集成新的容器,系统可以增加对新的嵌入式系统的支持。针对基于异构嵌入式计算的深度学习平台的功能指标要求和性能指标要求,完成了系统的搭建。对于基础功能层,使用数据库脚本文件按照数据库表的设计要求构建了系统的数据库,使用Flask-Babel扩展实现了系统的中英文支持。对于六大功能模块,系统后端使用Flask框架,前端使用Jinja2模板引擎对HTML页面进行渲染。对于训练任务中的实时监视功能,使用了j Query类库中的AJAX引擎实现了前端页面中的局部动态更新。为了确保系统中数据信息的安全,使用了FlaskBcrypt加密工具对数据库中的密码进行加密。系统测试任务和训练任务的底层实现使用了MMDection框架。对于硬件工具链部分,编写了Docker File,对NNIE、Vitis AI、GAP8 SDK、ONNX等工具链集成,并挂载到了软件平台上。硬件工具链接收软件平台端传递过来的训练参数,依次自动完成模型训练、模型量化和剪枝、模型格式转换等步骤。最后将得到的模型分别部署到四种异构嵌入式板卡上,运行目标检测程序,得到正确的目标识别结果并满足帧率和准确率的要求。针对基于异构嵌入式计算的深度学习平台各项测试用例的要求,对系统进行综合测试并对结果进行分析。测试前首先采用脚本一键化部署系统,部署脚本针对不同的软硬件环境特别是显卡版本做了适配,降低了用户的安装难度,提高了系统的适应性和稳定性。首先通过丰富的测试用例对系统的六大功能模块进行测试,测试结果表明系统实现了所有的功能性要求。接着对集成的四个异构嵌入式工具链进行测试,测试用例涵盖软件端和硬件端两部分,测试结果表明系统打通了软硬件链路,满足技术要求。使用Seige等测试工具对系统进行并发性测试和响应时间测试,测试结果表明系统功能指标和性能指标满足要求。
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