Python Flask文档向量抽取服务及部署教程

资源摘要信息:"本项目资源包包含了一系列相关于Python+Flask技术栈的文档向量抽取服务开发和部署的详细资料。首先，文档中提到的服务主要是基于Flask框架，这是一个轻量级的Web应用框架，广泛用于开发API服务。服务的核心功能是文档向量的抽取，即把文档内容转换为向量形式，这在自然语言处理(NLP)和文本分析领域有广泛的应用。使用的算法是word2vec，这是一种常用于NLP任务的词嵌入模型，可以将词语映射为固定长度的向量，并保留语义关系。本项目利用的是企鹅号自媒体发布的超过1000万篇文章作为语料进行模型训练。 项目代码已通过测试并成功运行，功能上得到了导师的认可和高分通过，答辩评审分为95分，表示项目的质量非常高。资源包中还包含了项目部署文档，提供了将此服务部署到实际生产环境中的详细步骤和说明。文件列表中的Flask系统部署文档.md文件会详细讲解如何部署Flask应用到服务器，而***.zip文件包含了源码以及所有运行服务所需的依赖和配置文件。最后，doc-feature-master文件夹可能包含用于处理文档特征的脚本或代码。 整个项目对于计算机相关专业在校学生、教师或者企业员工来说，是一个很好的学习资源和实践平台，可以应用于毕业设计、课程设计、作业和项目初期演示等场景。对于有一定编程基础的学习者，可以在此基础上进行二次开发，实现更多功能。 学习本项目可以加深对Python编程语言的理解，掌握Flask框架的基本使用，了解word2vec模型及其在文本处理中的应用，并且通过实际部署和运行服务，获得从代码开发到实际部署的完整经验。" 关键词: Python, Flask, 文档向量, word2vec模型, NLP, API服务, 训练语料, 企鹅号自媒体, 源码, 部署文档, 数据资料, 计算机专业, 毕业设计, 课程设计, 实践平台, 二次开发.