1、项目介绍
技术栈：python语言、Echarts可视化、TensorFlow深度学习、情感分析、Flask框架、HTML
意义：基于“TensorFlow+Bi-LSTM+Attention”打造轻量级文本情感分析平台，单条/批量预测、置信度、热力图一键输出，适合毕设、品牌舆情监控或客服质检。

研究背景：社交媒体评论爆炸，企业需实时洞察用户情绪；传统关键词规则召回低，缺少离线、可训练、带可视化的轻量方案。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作深度学习课程案例，市场部可嵌入舆情看板，客服可挂离线质检终端，实现学术与商业双重落地。

2、项目界面
（1）数据可视化面板

（2）输入文本，进行文本分类

（3）文本分类结果----积极、消极

（4）文本数据管理

（5）个人中心

（5）个人中心

（6）注册登录

3、项目说明

3、项目说明
关键词：Bi-LSTM+Attention、TensorFlow、情感二分类、Echarts大屏、Flask全栈、毕业设计源码

系统采用TensorFlow 2.x构建Bi-LSTM+Self-Attention网络，预训练RoBERTa向量做迁移学习，F1>93%；前端HTML+Echarts动态渲染今日调用量、情绪分布饼图、24h走势折线、热点词云；后端Flask提供/rest/predict接口，单条/批量预测秒级返回极性、置信度、注意力热力图，支持CSV回写与API回调。文本数据管理模块内置协同标注、版本回溯、自动仲裁，保证标签一致性；用户点击“纠错”即可回写样本，低峰期自动增量微调，实现“越用越准”。高并发方案采用Flask+Gunicorn+Gevent+Redis，单卡2080Ti支撑500 QPS，中位响应120 ms；文本脱敏与加密磁盘存储符合GDPR及《个人信息保护法》。整套代码完全开源、Docker一键部署，是深度学习、软件工程、舆情分析等专业毕业设计的优质蓝本，也可扩展为品牌战情室、客服质检、广告情绪监测等商业场景。

4、核心代码

5、源码获取方式

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