项目说明文档.txt

项目名称：基于PaddleNLP的属性级情感分析Web系统

项目教程：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5060618

Github项目地址：https://github.com/hchhtc123/AttributeLevel-EmotionAnalysis-WebSystem

一.项目简介：
基于PaddleNLP的属性级情感分析Web系统，前后端分离式架构部署，支持单文本属性级情感分析及上传Excel文件进行批量情感分析。
技术栈：后端：FastAPI + PaddleNLP；前端：Vue+ ElementUI。

二.  项目目录结构：     项目采用前后端分离式架构，分为frontend和backend两个文件夹
a.backend文件夹为后端接口服务模块，demo.py为模型预测演示程序，main.py为后端接口服务主程序。
b.frontend文件夹为情感分析系统前端界面模块，基于 vue-admin-template进行开发。 核心关注src/router/index.js和src/views/两大模块，router中定义了界面路由即侧边栏选项框及映射关系，views文件夹下为搭建的新Web界面，包含欢迎页、单文本情感分析界面和批量文本情感分析界面。
c.项目说明文档.txt，介绍项目细节及指导项目环境配置，帮助更好上手项目！

三.项目环境配置：
3.1 后端服务环境配置

首先需要下载安装Python包管理器Anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
访问镜像下载网站，根据自己电脑系统（win64或Linux等）选择合适的版本，建议选择较新的版本。

// 配置清华源镜像加速
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

// 创建新虚拟环境便于隔离，环境名为paddlepaddle，python版本为3.7
conda create -n paddlepaddle python=3.7

// 进入刚才创建的虚拟环境paddlepaddle，需注意后续环境配置操作都将在该环境中进行配置！！！
activate paddlepaddle

// 下载paddle，建议安装GPU版本性能更优。简化配置的话也可以选择下载CPU版本
// paddle官网下载地址（根据型号等进行选择）：
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html
// 若安装GPU版本需要先配置cuda和cudnn，参考教程：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/696822?channelType=0&channel=0
// 下面给出PaddlePaddle 2.3 CPU版本 Windows下pip的下载命令（具体建议以官网提供的为准）：
python -m pip install paddlepaddle==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

// paddle测试是否安装成功，在命令行中依次输入：
python
import paddle
paddle.utils.run_check()
// 若提示“PaddlePaddle is installed successfully!”则安装成功！

// 下载最新版PaddleNLP，若出现不兼容问题可以考虑指定版本降级，注意PaddleNLP和PaddlePaddle版本要匹配
pip install --upgrade paddlenlp

// 下载后端依赖Web框架FastAPI
pip install fastapi
pip install "uvicorn[standard]"
pip install python-multipart

// 下载pandas读取excel文件依赖库
pip install openpyxl

// 下载训练好的模型：由于模型较大，依次访问以下两个下载地址下载训练好的模型参数
https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/best_ext.pdparams
https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/best_cls.pdparams
// 下载完成后，将模型参数文件移动到backend/model/文件夹下！！
// 若模型读取出现'paddle.load' can not parse the file，使用rb open一下file

// 启动后端项目：
// 通过cd命令进行项目backend文件夹，运行demo演示程序进行模型预测测试
python demo.py

// 通过cd命令进行项目backend文件夹，启动后端接口服务！
python main.py
// ps:  初次启动会进行一次模型预测操作进行预热，时间会稍久些但可有效提高后续接口访问的性能。看到“Application startup complete”和“Uvicorn ruuning on http:127.0.0.1:8000”代表后端项目启动成功
// 若出现显存不足可以考虑换用CPU版本或升级设备

// 接口调试可以下载安装Postman软件便于后端Restful API接口的访问测试。
Postman使用参考：https://mp.weixin.qq.com/s/IoseF-2Ma8mH2gdQLn1rUA


3.2  前端项目环境配置：

建议下载个前端IDE便于调试，推荐使用VS Code！由于项目添加了eslint代码标准化审查，建议在VS Code插件市场下载vue和eslint插件。

安装node.js，因项目需要使用到npm管理包！！！
参考：https://m.php.cn/article/483528.html
// 个人node.js版本为16.16.0，建议版本不要太高

// 通过cd命令进行项目frontend文件夹，安装项目所需依赖
npm install

// 启动前端项目
npm run dev
// ps:看到App running at:Local: http://localhost:9528代表项目启动成功。此时访问http://localhost:9528即可进入情感分析Web系统

3.3 项目使用说明
特别注意要完整访问项目的话，前端和后端项目都要启动哦！！！
单文本情感分析：单文本情感分析界面输入框内输入要进行情感分析的文本，点击情感分析按钮进行情感分析预测。
批量文本情感分析：批量文本情感分析界面选择要上传的Excel文件，注意Excel文件中需要有'text'或'文本'列，否则默认选择第一列。 选择上传文件后点击情感分析按钮进行批量情感分析预测。

四.参考学习资料：
1.FastAPI官方文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/
2.Postman使用教程：https://mp.weixin.qq.com/s/IoseF-2Ma8mH2gdQLn1rUA
3.Vue官方文档：https://v3.cn.vuejs.org/
4.ElementUI文档：https://v3.cn.vuejs.org/
5.vue-admin-template：https://github.com/PanJiaChen/vue-admin-template

五.项目反馈：
项目运行过程中遇到问题欢迎在项目评论区（https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5060618）留言反馈。

联系作者： 若遇到较难解决问题可以添加qq：1075558916联系作者，注意提供完整报错信息和截图便于定位和解决问题。