使用Paddle-ERNIE的自动派单系统源码及项目说明

资源摘要信息:"基于python+Flask+Paddle-ERNIE实现的自动派单系统源码+项目说明.zip" 知识点详细说明： 1. Python编程语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其清晰的语法和强大的第三方库支持闻名。在本项目中，Python用于实现后端逻辑、数据处理、模型训练以及Web API的编写。 2. Flask Web框架：Flask是一个轻量级的Web应用框架，它允许开发者快速构建Web应用。在项目中，Flask用于构建API接口，通过它可以处理外部请求并返回分类结果。 3. Paddle-ERNIE模型：Paddle-ERNIE是一种基于深度学习的预训练模型，它针对中文语境进行了优化，能够更好地理解中文文本的语义。在自动派单系统中，ERNIE被用作特征提取器，以更准确地对工单文本进行分类。 4. Jieba分词库：Jieba是一个中文分词工具包，它能够将中文文本切分成有意义的词汇单元。在本项目中，Jieba被用于解决fasttext模型在处理中文文本时丢失词尺度上下文信息的问题。 5. fastText模型：fastText是一种用于高效学习单词表示和句子分类的库，它通过将句子分解为单词或子单词（n-grams）来工作。该项目最初的分类任务使用了fastText进行文本分类。 6. 文本分类：文本分类是指将文本数据分配到一个或多个类别中的过程。本项目中的自动派单系统使用了文本分类技术来自动分配工单到相应的类别。 7. 层级分类：层级分类是文本分类的一种形式，其中分类任务具有层次结构，例如，先分为大类，再进一步细分为子类。项目中提到了由非层级分类到层级分类的需求变化。 8. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，利用多层神经网络来学习数据的复杂模式。项目中的深度学习模型如fastText和ERNIE用于提取文本特征并进行分类。 9. 模型部署：模型部署是指将训练好的机器学习模型应用到实际生产环境中。本项目中的模型被部署为Web API，供客户端进行实时的工单分类。 10. Docker容器化：Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者打包应用及其依赖环境为一个轻量级、可移植的容器。项目说明中提到Docker可以解决PaddlePaddle环境配置的问题。 11. ONNX（Open Neural Network Exchange）：ONNX是一个开放的格式，用于表示深度学习模型。项目中使用ONNX将模型导出为静态图，以实现跨框架的模型部署，尤其是支持在没有GPU的环境中部署BERT模型。 12. API接口化：API接口化是指将软件功能封装成可供外部调用的接口。在本项目中，API接口化允许客户通过IP和端口号访问分类模型并获得结果。 13. 数据科学与大数据技术：数据科学关注的是从数据中提取知识和见解，而大数据技术涉及数据的存储、处理和分析。项目中涉及到的数据科学和大数据技术包括数据预处理、特征提取等。 14. 毕业设计和课程项目：自动派单系统可以作为学生的毕业设计或课程项目，帮助学生应用理论知识解决实际问题，并为他们的职业发展提供实践经验和作品展示。 15. 二次开发：鼓励用户基于现有的系统进行二次开发，以满足特定需求或扩展新功能，这是开源文化和技术社区中常见的合作和创新方式。 项目文件说明： - facicon.ico：网站图标文件。 - test.ipynb、data.ipynb、train-test.ipynb、export.ipynb：这些是Jupyter Notebook文件，通常用于数据处理、模型训练、测试及模型导出等实验和开发过程。 - 详细说明.md：项目说明文档，提供了对项目更深入的理解。 - data.py、model.py、app.py、onnxModel.py：这些是Python源代码文件，分别处理数据操作、模型定义、Web应用逻辑和模型转换导出功能。