1、项目介绍
技术栈：python语言、Flask框架、Vue前端框架+Element UI、FastAPI后端+PaddleHub、数据集
意义：用“PaddleHub+FastAPI+Vue”打造新闻长文本10分类系统，Web+QT双端支持单条/批量预测，适合毕设、媒体内容审核或信息检索。

研究背景：新闻平台内容爆炸，人工分类效率低、标准不统一；传统机器学习模型部署复杂，缺少易用的双端应用方案。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作NLP课程案例，媒体可嵌入审核后台，企业可做信息检索，实现学术与商业双重落地。

2、项目界面
（1）网页版本：输入新闻标题、新闻内容，点击新闻分类按钮，下方即可显示新闻的类型

（2）输入新闻标题、新闻内容，点击新闻分类按钮，下方即可显示新闻的类型

（3）QT版本：单挑新闻文本分类：输入新闻标题、新闻内容，点击新闻分类，下方显示新闻类型

（4）QT版本：单挑新闻文本分类：输入新闻标题、新闻内容，点击新闻分类，下方显示新闻类型

（5）页面设计

3、项目说明

3、项目说明
关键词：新闻分类、PaddleHub、FastAPI、Vue+Element UI、双端应用、毕业设计源码

系统采用前后端分离设计，后端FastAPI提供API服务，best_model文件夹存放PaddleHub训练好的新闻10分类模型参数，main.py为主程序，接收分类请求并返回预测结果；前端基于Vue+Element UI构建Web界面，src/App.vue为界面搭建主程序，Axios发送网络请求对接后端API，完成前后端联调。同时支持QT客户端版本，拓展桌面端使用场景。Web网页版输入新闻标题与内容，点击“新闻分类”按钮，系统调用PaddleHub模型分析，快速输出新闻所属类别（财经、房产等10类之一），界面简洁直观。QT客户端版包含单条分类与批量分类模式，单条分类功能与Web版逻辑一致，批量分类功能支持上传Excel文件，系统自动读取文件中的多条新闻文本，批量执行分类检测并返回结果，大幅提升多文本处理效率。整套代码完全开源、注释详尽，requirements.txt一键安装，5分钟可本地运行，是自然语言处理、软件工程、新闻传播等专业毕业设计的优质蓝本，也可扩展为媒体内容审核、新闻平台归档、信息检索筛选等商业场景。

4、核心代码

5、源码获取方式

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