目录 项目1文章辅助生成系统 1.1总体设计 1.1.1系统整体结构图 1.1.2系统流程图 1.2运行环境 1.2.1Python环境 1.2.2TextRank环境 1.2.3TensorFlow环境 1.2.4PyQt5及Qt Designer运行环境 1.3模块实现 1.3.1数据预处理 1.3.2抽取摘要 1.3.3模型搭建与编译 1.3.4模型训练与保存 1.3.5图形化界面的开发 1.3.6应用封装 1.4系统测试 1.4.1训练困惑度 1.4.2测试效果 1.4.3模型应用 项目2Trump推特的情感分析 2.1总体设计 2.1.1系统整体结构图 2.1.2系统流程图 2.2运行环境 2.2.1Python环境 2.2.2TensorFlow环境 2.2.3工具包 2.3模块实现 2.3.1准备数据 2.3.2数据预处理 2.3.3模型构建 2.3.4模型测试 2.4系统测试 2.4.1模型效果 2.4.2模型应用 项目3基于LSTM的影评情感分析 3.1总体设计 3.1.1系统整体结构图 3.1.2系统前后端流程图 3.2运行环境 3.2.1Python环境 3.2.2TensorFlow环境 3.2.3Android环境 3.3模块实现 3.3.1数据预处理 3.3.2模型构建及训练 3.3.3模型保存 3.3.4词典保存 3.3.5模型测试 3.4系统测试 3.4.1数据处理 3.4.2模型训练 3.4.3词典保存 3.4.4模型效果 项目4Image2Poem——根据图像生成古体诗句 4.1总体设计 4.1.1系统整体结构图 4.1.2系统流程图 4.2运行环境 4.2.1Python环境 4.2.2TensorFlow安装 4.2.3其他Python模块的安装 4.2.4百度通用翻译API开通及使用 4.3模块实现 4.3.1数据准备 4.3.2Web后端准备 4.3.3百度通用翻译 4.3.4全局变量声明 4.3.5创建模型 4.3.6模型训练及保存 4.3.7模型调用 4.4系统测试 4.4.1训练准确率 4.4.2模型效果 4.4.3整合应用 项目5歌曲人声分离 5.1总体设计 5.1.1系统整体结构图 5.1.2系统流程图 5.2运行环境 5.2.1Python环境 5.2.2TensorFlow环境 5.2.3Jupyter Notebook环境 5.3模块实现 5.3.1数据准备 5.3.2数据预处理 5.3.3模型构建 5.3.4模型训练及保存 5.3.5模型测试 5.4系统测试 5.4.1训练准确率 5.4.2测试效果 5.4.3模型应用 项目6基于Image Caption的英语学习 6.1总体设计 6.1.1系统整体结构图 6.1.2系统流程图 6.2运行环境 6.2.1Python环境 6.2.2TensorFlow环境 6.2.3微信开发者工具 6.3模块实现 6.3.1准备数据 6.3.2模型构建 6.3.3模型训练及保存 6.3.4模型调用 6.3.5模型测试 6.4系统测试 6.4.1训练准确率 6.4.2测试效果 6.4.3模型应用 项目7智能聊天机器人 7.1总体设计 7.1.1系统整体结构图 7.1.2系统流程图 7.2运行环境 7.2.1Python环境 7.2.2TensorFlow环境 7.3模块实现 7.3.1数据预处理 7.3.2模型构建 7.3.3模型测试 7.4系统测试 7.4.1训练损失 7.4.2测试效果 7.4.3模型应用 项目8说唱歌词创作应用 8.1总体设计 8.1.1系统整体结构图 8.1.2系统流程图和前端流程图 8.2运行环境 8.2.1Python环境 8.2.2TensorFlow环境 8.2.3其他环境 8.3模块实现 8.3.1数据预处理与加载 8.3.2模型构建 8.3.3模型训练及保存 8.3.4模型测试 8.4系统测试 8.4.1模型困惑度 8.4.2模型应用 项目9基于LSTM的语音/文本/情感识别系统 9.1总体设计 9.1.1系统整体结构图 9.1.2系统流程图 9.1.3网页端配置流程图 9.2运行环境 9.2.1Python环境 9.2.2TensorFlow环境 9.2.3网页端环境框架——Django 9.3模块实现(服务器端) 9.3.1数据处理 9.3.2调用API 9.3.3模型构建 9.3.4模型训练及保存 9.4网页实现(前端) 9.4.1Django的管理脚本 9.4.2Django的核心脚本 9.4.3网页端模板的组成 9.4.4Django的接口验证脚本 9.4.5Django中URL模板的连接器 9.4.6Django中URL配置 9.5系统测试 9.5.1训练准确率 9.5.2效果展示 项目10基于人脸检测的表情包自动生成器 10.1总体设计 10.1.1系统整体结构图 10.1.2系统流程图 10.1.3文件结构 10.2运行环境 10.2.1Python环境 10.2.2TensorFlow环境 10.2.3OpenCV环境 10.2.4Pillow环境 10.3模块实现 10.3.1图形用户界面 10.3.2人脸检测与标注 10.3.3人脸朝向识别 10.3.4人脸处理与表情包合成 10.4系统测试 10.4.1确定运行环境符合要求 10.4.2应用使用说明 项目11AI作曲 11.1总体设计 11.1.1系统整体结构图 11.1.2系统流程图 11.2运行环境 11.2.1Python环境 11.2.2虚拟机环境 11.2.3TensorFlow环境 11.2.4Python类库及项目软件 11.3模块实现 11.3.1数据预处理 11.3.2信息提取 11.3.3模型构建 11.3.4模型训练及保存 11.3.5音乐生成 11.4系统测试 11.4.1模型训练 11.4.2测试效果 项目12智能作文打分系统 12.1总体设计 12.1.1系统整体结构图 12.1.2系统流程图 12.1.3前端流程图 12.2运行环境 12.2.1Python环境 12.2.2Keras环境 12.2.3Django环境 12.3模块实现 12.3.1数据预处理 12.3.2模型构建 12.3.3模型训练及保存 12.3.4模型测试 12.4系统测试 12.4.1训练准确率 12.4.2模型应用 12.4.3测试效果 项目13新冠疫情舆情监督 13.1总体设计 13.1.1系统整体结构图 13.1.2系统流程图 13.2运行环境 13.2.1Python环境 13.2.2PaddlePaddle环境 13.3模块实现 13.3.1准备预处理 13.3.2模型构建 13.3.3模型训练 13.3.4模型评估 13.3.5模型预测 13.4系统测试 13.4.1训练准确率 13.4.2测试效果 13.4.3模型应用 项目14语音识别——视频添加字幕 14.1总体设计 14.1.1系统整体结构图 14.1.2系统流程图 14.2运行环境 14.3模块实现 14.3.1分离音频 14.3.2分割音频 14.3.3提取音频 14.3.4模型构建 14.3.5识别音频 14.3.6添加字幕 14.3.7GUI界面 14.4系统测试 项目15人脸识别与机器翻译小程序 15.1总体设计 15.1.1系统整体结构图 15.1.2系统流程图 15.2运行环境 15.2.1Python环境 15.2.2TensorFlowGPU/CPU环境 15.2.3OpenCV2库 15.2.4Dlib库 15.2.5Flask环境 15.2.6TensorFlowSSD目标(人脸)检测框架 15.2.7TensorFlowFaceNet 人脸匹配框架 15.2.8微信小程序开发环境 15.2.9JupyterLab 15.3模块实现 15.3.1数据预处理 15.3.2创建模型 15.4系统测试 项目16基于循环神经网络的机器翻译 16.1总体设计 16.1.1系统整体结构图 16.1.2系统流程图 16.2运行环境 16.2.1Python环境 16.2.2PyTorch环境 16.2.3Flask环境 16.3模块实现 16.3.1数据预处理 16.3.2模型构建 16.3.3模型训练及保存 16.3.4模型测试 16.4系统测试 16.4.1训练准确率 16.4.2模型应用 项目17基于LSTM的股票预测 17.1总体设计 17.1.1系统整体结构图 17.1.2系统流程图 17.2运行环境 17.2.1Python环境 17.2.2TensorFlow环境 17.2.3Numpy环境 17.2.4Pandas环境 17.2.5Keras环境 17.2.6Matplotlib环境 17.3模块实现 17.3.1数据预处理 17.3.2模型构建 17.3.3模型保存及输出预测 17.3.4模型测试 17.4系统测试 17.4.1训练准确率 17.4.2模型效果 项目18基于LSTM的豆瓣影评分类情感分析 18.1总体设计 18.1.1系统整体结构图 18.1.2系统流程图 18.2运行环境 18.2.1Python环境 18.2.2TensorFlow环境 18.2.3Keras环境 18.3模块实现 18.3.1数据收集 18.3.2数据处理 18.3.3Word2Vec模型 18.3.4LSTM模型 18.3.5完整流程 18.3.6模型测试 18.4系统测试 18.4.1训练准确率 18.4.2应用效果 项目19AI写诗机器人 19.1总体设计 19.1.1系统整体结构图 19.1.2系统流程图 19.2运行环境 19.2.1Python环境 19.2.2TensorFlow环境 19.2.3Qt Creator下载与安装 19.3模块实现 19.3.1语料获取和整理 19.3.2特征提取与预训练 19.3.3构建模型 19.3.4模型训练 19.3.5结果预测 19.3.6设置诗句评分标准 19.3.7界面设计 19.4系统测试 项目20基于COCO数据集的自动图像描述 20.1总体设计 20.1.1系统整体结构图 20.1.2系统流程图 20.2运行环境 20.3模块实现 20.3.1数据准备 20.3.2模型创建及保存 20.3.3模型训练及保存 20.3.4界面设置及演示 20.4系统测试