基于残差及贝叶斯神经网络方法的LSTM模型在招标文件商务标部分的标题正文二分类应用源文件源码

本项目旨在解决招标文件docx源文件的商务标部分标题与正文格式混乱且不统一，无法通过常规算法来精确区分的痛点。LSTM网络模型在序列建模方面表现优异，但在面对不确定性较高的数据时仍存在局限性。本项目通过实现多种改进型LSTM模型（包括Bayesian LSTM和ResNet-LSTM混合模型），提供更准确的时序预测能力，并能够评估预测的不确定性，为标题与正文的区分提供更可靠的依据。

项目包含多个核心功能模块：基础LSTM模型、Bayesian LSTM模型和ResNet-LSTM混合模型，每种模型针对不同复杂度的文档格式识别任务提供最佳解决方案。主要功能包括：1) 支持对docx文档中商务标部分的文本序列进行建模分析，将文档内容转换为适合深度学习模型的输入格式；2) 提供多种损失函数支持，包括Focal Loss和加权BCE等，适应不同类型文档的数据分布特征；3) 实现模型训练、测试、性能可视化和验证集评估全流程，确保模型在实际应用中的可靠性；4) 内置超参数配置管理，便于针对不同类型的商务标文档进行模型调优；5) 支持GPU加速训练，提高大规模文档处理的计算效率；6) 提供模型性能可视化功能，直观展示标题与正文的识别效果。项目可广泛应用于招投标、文档处理等场景，显著提高文档格式化处理的自动化水平。

项目基于PyTorch深度学习框架，采用模块化设计，各模型实现为独立模块并通过统一入口调用。技术栈包括Python 3.7+、PyTorch 1.8+、python-docx、numpy、pandas、matplotlib等。架构亮点包括：1) 模块化架构设计，便于扩展新的模型类型以应对更复杂的文档格式；2) 配置驱动的超参数管理，提高针对不同类型商务标文档的调优效率；3) 工厂模式的模型创建机制，增强代码可维护性和扩展性；4) 策略模式的损失函数选择，适应不同业务场景下的文档识别需求。实现难点在于如何将docx文档的文本内容有效转换为序列数据输入，以及Bayesian LSTM的不确定性估计机制实现和ResNet-LSTM混合模型的残差连接设计，需要深入理解贝叶斯神经网络和残差网络原理，并在PyTorch框架下正确实现，确保对格式混乱的商务标文档实现高精度的标题与正文区分。