1. 软件面向的行业和业务场景
本软件主要面向法律、投诉处理和文本分类领域，适用于需要对大量文本数据进行自动分类和处理的企业或机构。具体业务场景包括：
投诉分类：对客户投诉内容进行自动分类，识别投诉类型（如商品质量、服务态度等），以便后续处理。
法律文本分析：对法律相关文档进行语义理解和分类，辅助法律工作者快速定位关键信息。
NER（命名实体识别）：从文本中提取关键实体（如产品名称、公司名称等），用于进一步的数据分析或知识图谱构建。
2. 项目功能模块及使用者功能
项目分为多个功能模块，每个模块对应特定的功能需求：
数据预处理模块：
功能：清洗、分词、去停用词、生成训练数据集。
使用者功能：提供干净、结构化的数据以供模型训练。
特征工程模块：
功能：将文本转换为数值特征（如词向量、TF-IDF 等）。
使用者功能：通过特征提取提升模型性能。
模型训练模块：
功能：支持多种深度学习模型（如 LSTM、GRU、CNN 和 Transformer）的训练。
使用者功能：根据业务需求选择合适的模型进行训练，并优化超参数。
模型评估模块：
功能：使用交叉验证、混淆矩阵、F1 分数等指标评估模型性能。
使用者功能：监控模型表现，调整模型以提高准确率。
预测模块：
功能：加载训练好的模型，对新输入的文本进行分类预测。
使用者功能：实时获取文本分类结果，辅助决策。
资源监控模块：
功能：监控系统资源（如 CPU、内存）和模型训练过程中的性能指标。
使用者功能：确保模型在有限资源下高效运行。
部署与应用模块：
功能：将模型封装为 RESTful API 或微服务，便于集成到现有系统中。
使用者功能：通过接口调用模型服务，实现自动化文本分类。
3. 项目的技术选型和架构特点
技术选型：
编程语言：Java 和 Python。
深度学习框架：
Java：使用 Deeplearning4j 实现 LSTM、GRU 和 CNN 模型。
Python：使用 PyTorch 和 Hugging Face 的 Transformers 库实现 BERT 等 Transformer 模型。
依赖管理：Python 使用 pip-tools 管理依赖，Java 使用 Maven 进行依赖管理。
监控工具：TensorBoard 和 MLflow 用于模型训练监控，psutil 用于系统资源监控。
架构特点：
多语言协作：Java 主要负责模型训练和部署，Python 侧重于数据预处理和高级模型（如 BERT）的训练。
模块化设计：各功能模块独立开发，便于维护和扩展。
分布式部署：支持 Docker 容器化部署，便于在云端或本地环境中运行。
高性能计算：支持 GPU 加速（如 CUDA），提升模型训练和推理效率。
该软件通过结合 Java 和 Python 的优势，提供了从数据预处理到模型部署的完整解决方案，适用于需要高效、精准文本分类的业务场景。
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