招生咨询问答系统：深度学习文本分类Python项目

该系统使用Python语言进行开发，需要Python 3.7或更高版本。它是一个面向高校招生信息咨询的QQ机器人，能够理解和回答潜在学生或家长关于招生信息的咨询。项目中使用了预训练的BERT模型进行自然语言处理，该模型的具体权重文件pytorch_model.bin可以在nlp_module/bert_pretrain目录下找到，但需要用户自行下载，下载指南位于bert_pretrain/README.md文件中。 数据处理方面，系统使用的数据文件存放在./nlp_module/HITSZQA/data/train.txt路径下，数据格式为问句后跟一个制表符和标签，例如：'你的问题是什么？\t\_label\_你的标签'。用户需要将处理好的数据放入./nlp_module/HITSZQA/data/目录下替换现有的train.txt文件。 预测功能方面，用户可以将需要分类的问题放入rh_sub.get_result('分类句子')函数中运行，以获取对应的分类结果。 本项目建议用户下载安装anaconda和pycharm以获得更好的开发体验，anaconda可以方便管理Python环境和包，pycharm则是一个功能强大的Python IDE。 资源压缩包中包含了项目相关的多个文件，包括但不限于Dockerfile、.gitignore、项目说明.md、bot.py、pyproject.toml、requirements.txt、docker-compose.yml、HITszQAbot-master.zip、src、nlp_module等。Dockerfile和docker-compose.yml文件可能是用于配置和运行项目的Docker容器，.gitignore文件用于指定git版本控制过程中忽略的文件，项目说明.md可能包含项目的详细说明和使用指南，bot.py可能是程序的入口点或处理QQ消息的脚本。" 知识点： 1. 自然语言处理（NLP）：项目使用NLP技术对文本进行理解和分类，允许计算机处理和理解自然语言数据。 2. 深度学习：通过深度学习模型，尤其是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型，系统能够从大量文本数据中学习语言模式和规律。 3. Python编程：作为开发语言，Python 3.7及以上版本的使用是该项目的基础。Python以其简洁的语法和强大的库支持在数据科学和机器学习领域广泛流行。 4.BERT预训练模型：BERT是目前非常流行的预训练语言模型，它采用双向Transformer架构进行预训练，能够捕捉单词、短语和句子的深层语义。 5.数据格式和处理：项目要求用户按照特定格式准备数据集，以适应模型的输入要求。数据处理是机器学习项目中至关重要的一步。 6.预测和分类：问答系统的核心功能是对用户输入的问题进行预测和分类，从而给出相应的答案或标签。 7.软件部署：Dockerfile和docker-compose.yml文件的使用说明了项目可能需要通过Docker容器进行部署，以确保环境的一致性。 8.开发工具：anaconda是一个流行的Python包管理和环境管理工具，能够创建独立的Python环境。pycharm是一个专业的Python IDE，提供代码编辑、调试和其他开发功能。 9.版本控制：.gitignore文件的使用表明项目的源代码可能托管在Git版本控制系统上，.gitignore用于指定不希望纳入版本控制的文件或目录。 10.项目文件结构：包括bot.py、requirements.txt和项目说明.md等文件，它们分别代表了程序的主要脚本、依赖列表和项目的文档说明。