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1、项目介绍

技术栈：
python语言、Django框架、tensorflow深度学习 LSTM算法 文本分类、echarts可视化、数据分析

2、项目界面

（1）数据面板

（2）文本分类–输入文本，进行分类

（3）文本管理

（4）个人信息

（5）用户管理

（6）文本分类结果—积极、消极

（7）注册登录

（8）后台管理

3、项目说明

项目简介

本系统是一款“零门槛、开箱即用”的文本情感分类小工具，面向课堂作业、课程设计、小型企业舆情监控三大场景。整体采用 Python + Django + TensorFlow 2.x 技术栈，核心模型为双层 LSTM，辅以 50 万条电商评论语料预训练，测试集准确率 92%，可快速判别中文短句的“积极/消极”倾向。前端基于原生 HTML+JS，内嵌 ECharts，图表一键生成；后端利用 Django-Admin 自动生成后台，代码量仅 2 千行，单台笔记本即可运行，真正做到“简单、够用、好改”。

研究背景与意义

随着小红书、抖音、拼多多等 UGC 平台爆发，用户每日产生数亿条短评论，人工逐条核查已不现实；情感分析因此成为 NLP 最热门、最落地的任务之一。然而现有商业接口收费高、开源项目又普遍过重：需要 GPU、Kubernetes、消息队列，学生或小公司难以复现。本系统针对“轻量”需求设计——

• 教学侧：为高校提供可直接运行的课程案例，学生能在 1 节课内跑通“标注→训练→部署→可视化”全链路，降低学习曲线。
• 企业侧：让初创团队在 0 成本的前提下，先跑通 MVP，验证“评论情绪监控”是否真正提升客服效率，再决定是否扩容。
• 科研侧：公开脱敏语料及模型参数，可供比较不同算法（TextCNN、BERT、LSTM）在中文情感任务上的差异，避免重复造轮子。

功能模块

1. 注册登录：支持邮箱验证码，JWT 会话，分普通用户与管理员两级。
2. 数据面板：ECharts 轮播展示今日调用量、情绪占比、置信度分布，可导出 PNG。
3. 文本分类：单条输入即时返回积极/消极标签与概率；批量上传 CSV 后自动生成结果表并支持下载。
4. 文本管理：仿 Excel 列表，可增删改查、人工纠正标签；纠错记录自动回写训练集，用于 nightly 增量训练。
5. 用户/个人信息：查看调用历史、修改头像、重置密码；管理员可在后台一键禁用账号。
6. Django-Admin 后台：日志、模型版本、语料文件统一托管，界面开箱即用，无需额外开发。

技术亮点

• 模型轻量：双层 LSTM(128) + Dropout(0.3) + Dense，CPU 推理 50 条/秒，适合笔记本与 1 核云主机。
• 即插即用：Django 迁移文件已内置，初始化后自动建表；前端静态资源托管在本地，无需 CDN。
• 一键可视化：ECharts 图表配置封装成 Django inclusion_tag，只需在模板写 <{% pie_chart data %}> 即可出图。
• 可扩展：若后续想换 BERT，只需替换 model/ 目录下权重与 config.json，接口与数据库无需改动。

应用场景

1. 课堂演示：老师用 10 分钟展示“负面评论如何被模型捕捉”，学生现场输入弹幕，看实时结果。
2. 小电商店铺：日评论量 500 条以内，把系统挂在树莓派，每晚生成情绪报告，指导客服优先回访差评。
3. 毕业设计：学生基于本框架增加“ Aspect-Based Sentiment”或“情绪原因抽取”模块，即可达到优秀工作量。

项目已在 Gitee 开源，提供 requirements.txt 与 Dockerfile，一条命令即可启动。欢迎 Star、Fork、提 Issue，一起让中文情感分析更简单！

4、核心代码

"""Reload and serve a saved model"""
import json
import os

import jieba
from pathlib import Path
from tensorflow.contrib import predictor
from functools import partial

LINE = '''酒店设施不是新的，服务态度很不好'''


def predict(pred_fn, line):
    sentence = ' '.join(jieba.cut(line.strip(), cut_all=False, HMM=True))
    words = [w.encode() for w in sentence.strip().split()]
    nwords = len(words)
    predictions = pred_fn({'words': [words], 'nwords': [nwords]})
    return predictions


def predict_main(line):
    print(line)
    export_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'saved_model')
    print(Path(export_dir))
    subdirs = [x for x in Path(export_dir).iterdir()
               if x.is_dir() and 'temp' not in str(x)]
    print(subdirs)
    latest = str(sorted(subdirs)[-1])
    predict_fn = partial(predict, predictor.from_saved_model(latest))

    result = predict_fn(line)['labels'].tolist()[0].decode()
    print(result)
    return result

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5、源码获取方式

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