基于AI的自然语言处理敏感信息分类系统研究
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更新于2024-10-14
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资源摘要信息:"本毕业设计项目专注于自然语言处理(NLP)领域,特别是敏感文本的识别与分类。项目名称为'本科毕业设计项目-自然语言处理敏感文本识别与分类系统设计与实现',主要涵盖了敏感文本分类程序的实现,以及在人工智能和机器学习技术的支持下,如何有效处理自然语言。
项目开发过程中,首先需要准备训练数据,这些数据通过专门设计的网络爬虫程序爬取而来,并存储于数据库中的sample表里。这些数据作为机器学习算法的输入,用于训练模型以识别和分类敏感文本。在训练模型之前,必须配置好数据库连接,以确保算法能够正确读取训练数据。
整个项目基于人工智能的自然语言处理技术,利用机器学习方法进行算法训练。这通常涉及选择合适的特征提取方法、定义分类规则、调整算法参数以及优化模型性能等步骤。项目完成后,可以实现一个能够在实际应用中对敏感文本进行有效识别与分类的系统。
在标签方面,本项目被标记为'毕业设计 自然语言处理',这说明它是一个学术性的研究项目,旨在通过实践活动来深化对自然语言处理的理解,并展示如何将理论应用于解决实际问题。
文件名称'Sensitive-information-classification-master'表明这是一个主项目文件夹,包含了该项目所有相关的代码、文档、数据和资源。文件夹名称中的'master'可能意味着这是一个包含项目全部核心内容的主分支,而可能存在的其他分支或版本则在需要的时候进行更新和维护。
综上所述,本项目是本科毕业设计中一个典型的自然语言处理应用案例,它不仅要求开发者具备机器学习和自然语言处理的专业知识,还需要有数据库管理和网络爬虫编程的能力。通过这个项目,学生能够将理论知识与实际编程技能相结合,从而为日后的专业工作打下坚实的基础。"
2023-06-24 上传
2024-05-20 上传
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2024-02-02 上传
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