东莞建设一个网站,网站设计与网页设计的区别,wordpress导航下拉菜单大图,怎么做的网站收录快博主介绍#xff1a;✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ #x1f345;想要获取完整文章或者源码#xff0c;或者代做#xff0c;拉到文章底部即可与…博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2025年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍本项目主要基于PaddleHub通过预训练模型Erine-tiny在中文7情感分类数据集OCEMOTION上进行微调训练从而实现较为精确的情感7分类任务微情感分类: 愉快、难过、喜欢、愤怒、害怕、惊讶、厌恶7个类别1基于PyQt5完成了项目可视化界面的开发支持支持单条和批量文本细粒度情感分类预测。2该项目前后端分离式的web端部署所用技术栈前端VueElement UI后端FlaskPaddleHub。2、项目界面1情感分类—愉快2情感分类—惊讶3情感分类—厌恶4QT界面—单条情感分类5QT界面—批量情感分类6QT界面—批量情感分类7QT界面—批量情感分类–输出结果3、项目说明本项目主要基于PaddleHub通过预训练模型Erine-tiny在中文7情感分类数据集OCEMOTION上进行微调训练从而实现较为精确的情感7分类任务微情感分类: 愉快、难过、喜欢、愤怒、害怕、惊讶、厌恶7个类别1基于PyQt5完成了项目可视化界面的开发支持支持单条和批量文本细粒度情感分类预测。2该项目前后端分离式的web端部署所用技术栈前端VueElement UI后端FlaskPaddleHub。4、核心代码importpaddlehubashubimportinterfaceimportsysimportxlrdimportcsvimportreimportpandasaspdimportnumpyasnpfromfunctoolsimportpartialfromPyQt5.QtGuiimportQPixmapfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindowfromtimeimporttime# 单条文本情感分类defSingle_classification(ui):contentui.textEdit.toPlainText()# 获取输入的要进行情感分类的文本# 要进行情感分类的文本内容不能为空ifcontent:ui.label_3.setVisible(False)# 隐藏结果ui.lineEdit_5.setVisible(False)ui.warn1()# 提示补全文本内容else:# 格式处理data[]list[]list.append(content)data.append(list)t1time()# 对单条文本进行预测labelmodel.predict(data,max_seq_len128,batch_size16,use_gpuFalse)# 若下载了GPU的paddle可以将此处use_gpu设置为Truet2time()# 单条预测时间检测print(单条文本分类CPU环境下预测耗时毫秒%.3f%((t2-t1)*1000.0))ui.lineEdit_5.setText(label[0])# 完成预测后在界面显示预测的情感类别ui.label_3.setVisible(True)ui.lineEdit_5.setVisible(True)# 批量文本情感分类defBatch_classification(ui):excel_pathui.lineEdit_2.text()# 获取输入文件路径output_pathui.lineEdit_4.text()# 获取输出文件路径# 路径不能为空ifexcel_path:ui.warn2()# 提示未选择要进行批量情感分类的excel文件elifoutput_path:ui.warn3()# 提示未选择生成结果文件输出路径else:# ui.showloading() # 显示加载中# 读取导入的excel文件dfpd.read_excel(excel_path)# 格式处理newspd.DataFrame(columns[content])news[content]df[content]# 首先将pandas读取的数据转化为arraydata_arraynp.array(news)# 然后转化为list形式data_listdata_array.tolist()# 批量文本预测resultsmodel.predict(data_list,max_seq_len128,batch_size16,use_gpuFalse)# 若下载了GPU的paddle可以将此处use_gpu设置为Truedf[label]results# 将结果填充到label列上# 保存结果文件为excel文件df.to_excel(output_path,sheet_name预测结果,indexFalse,headerTrue)# ui.cancelloading() # 完成预测后取消显示加载中ui.success()# 提示分类完成if__name____main__:# 定义要进行情感分类的7个类别label_list[难过,愉快,喜欢,愤怒,害怕,惊讶,厌恶]label_map{idx:label_textforidx,label_textinenumerate(label_list)}# 加载训练好的模型modelhub.Module(nameernie_tiny,version2.0.2,# 与训练时统一好若未指定版本将自动下载最新的版本taskseq-cls,num_classes7,load_checkpoint../Ernie-model/model.pdparams,# 注意模型参数一定要加载对label_maplabel_map)appQApplication(sys.argv)MainWindowQMainWindow()uiinterface.Ui_Form()ui.setupUi(MainWindow)MainWindow.show()# 为按钮绑定相关功能函数完成功能添加# 单条文本情感分类ui.pushButton.clicked.connect(partial(Single_classification,ui))# 批量文本情感分类ui.pushButton_4.clicked.connect(partial(Batch_classification,ui))sys.exit(app.exec_())5、项目获取绿色聊天软件yuanmazhiwu 或 biyesheji0005由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式