机器学习毕业设计：新闻标题生成与分类系统

资源摘要信息:本资料是一篇关于本科毕业设计的详细描述，主题为“基于机器学习的新闻标题系统”。文档内容包括系统环境配置、模型训练过程以及系统启动方式，并附有百度网盘链接供有需要的读者下载bert_base中文预训练模型和NLPCC2017 Task2新闻标题分类数据集。此外，还提供了项目所使用的编程语言、操作系统、数据库、Web框架和模型训练工具的具体信息。 一、系统环境配置 1. 编程语言和版本：文档指出该项目使用了Python编程语言，具体版本为3.8.13。Python是目前非常流行的高级编程语言，其简洁的语法和强大的标准库支持使其在数据科学、机器学习、网络开发等多个领域得到了广泛的应用。 2. 操作系统：项目是在Windows操作系统环境下开发和运行的。Windows作为广泛使用的操作系统之一，其稳定性和易用性是开发者的首选。 3. 数据库：项目采用了MySQL数据库进行数据存储和管理。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它以开源免费、性能稳定和易于使用而受到许多开发者的青睐。 4. Web框架：Flask是本项目的后端Web框架。Flask是一个轻量级的Web框架，它的设计目标是简单、易用、可扩展。由于其轻量级的特性，Flask常被用于快速开发小型应用和API服务。 5. 模型训练工具：项目使用了sklearn，这是一个功能强大的机器学习库，提供了大量的学习算法，为模型训练提供了便利。 二、模型训练 文档描述了模型训练的步骤： 1. 首先执行preprocess.ipynb脚本，这是一个Jupyter Notebook文件，用于数据预处理。 2. 训练完成后，会自动生成一个model文件夹，其中包含了训练好的模型的pkl格式文件。pkl文件是Python的pickle模块用于序列化和反序列化Python对象结构的文件格式。 三、系统启动 1. 运行命令python main.py，这是启动项目的主要方式。该命令需要在项目根目录下执行，它会启动Flask应用，并将服务监听在设定的端口上。 2. 用户可以在浏览器端输入特定的URL来访问该系统。这通常涉及配置Flask的路由系统，以确定如何响应不同的HTTP请求。 四、技术栈 1. Anaconda：这是一个开源的Python和R语言的发行版本，用于科学计算和数据分析，特别适合数据科学家和机器学习工程师使用。 2. 虚拟环境：Anaconda创建虚拟环境的命令为conda create -n Graduation python=3.8，这允许项目在一个隔离的环境中运行，避免了不同项目间的依赖冲突。 3. 第三方库的安装：通过pip install -r requirements.txt -i ***安装所需的第三方库，这里使用了清华大学的镜像源，以提高下载速度。 4. 数据导入数据库：使用mysql命令行工具将.sql脚本导入到MySQL数据库中，这一步是数据库初始化的一部分，也是项目部署前必须进行的操作。 五、标签和文件列表 1. 项目标签：机器学习、毕业设计、软件/插件。这些标签指明了项目的主要内容和目标。 2. 文件名称列表：包含"基于机器学习的新闻标题系统【毕业设计源码】"的文件名称。这表明用户可以下载包含源码的压缩包，进而查看代码实现细节，复现或学习本项目。 通过上述内容，我们可以了解到本项目是一个基于机器学习技术的新闻标题生成系统，采用了当前流行的BERT模型进行文本分类，并使用Flask搭建了Web服务。项目注重代码的可读性和复用性，同时提供了详细的操作指南，方便其他开发者理解和使用。