业务和功能介绍
本项目的目标是构建一个基于BERT预训练模型的智能新闻解析工具，实现两大核心功能：①自动将新闻文本分为10个主题类别（体育、娱乐、科技、财经等）；②自动抽取出文本中的人名(PER)、地名(LOC)、组织机构名(ORG)。该工具可应用于新闻推荐系统、舆情监控平台、知识图谱构建等场景，大幅提升信息处理效率。
文本预处理模块：对输入新闻进行清洗、分词、序列填充（最大长度64），兼容中英文混合文本。
分类微调模块：基于bert-base-chinese进行fine-tune，在10类新闻数据集上训练，最终测试准确率达96.8%。
命名实体识别模块：使用BertForTokenClassification在MSRA NER数据上微调，可识别PER/LOC/ORG三类实体。
系统还提供命令行交互、批量测试和Web演示界面（可选），用户可输入任意中文文本，实时获得分类标签和实体标注结果。
文本预处理模块：对输入新闻进行清洗、分词、序列填充（最大长度64），兼容中英文混合文本。
分类微调模块：基于bert-base-chinese进行fine-tune，在10类新闻数据集上训练，最终测试准确率达96.8%。
命名实体识别模块：使用BertForTokenClassification在MSRA NER数据上微调，可识别PER/LOC/ORG三类实体。
系统还提供命令行交互、批量测试和Web演示界面（可选），用户可输入任意中文文本，实时获得分类标签和实体标注结果。
项目实现
整体采用“预训练+微调”的范式，分为数据层、模型层、应用层。
数据层：使用THUCNews（50k训练+10k测试）和MSRA NER（43k训练+4k测试）数据集，通过HuggingFace Datasets加载与预处理。
模型层：基于PyTorch 1.10和Transformers 4.20，分别加载bert-base-chinese后接分类头（10维）和序列标注头（7维）。训练时使用AdamW优化器，学习率2e-5，batch_size=32，序列长度64，早期停止策略防止过拟合。
应用层：提供Python函数predict_category()和predict_ner()，并集成Flask/Streamlit提供HTTP接口或可视化界面。
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应用层：提供Python函数predict_category()和predict_ner()，并集成Flask/Streamlit提供HTTP接口或可视化界面。
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