文本分类模型小工具
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案例介绍
本项目为基于 Python 的本地文本分类工具，采用预训练语言模型 BERT 微调实现情感分类与文本标签预测功能。前端使用 Tkinter 搭建桌面应用界面，用户可输入任意文本，并实时查看模型预测结果与置信度分布。项目支持模型本地加载、GPU/CPU 推理，适用于教学、数据标注辅助与轻量自然语言处理应用。项目结构清晰，包含数据处理、模型加载、推理调用与 GUI 展示等模块，适合作为 NLP 模型应用展示案例。
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本项目为基于 Python 的本地文本分类工具，采用预训练语言模型 BERT 微调实现情感分类与文本标签预测功能。前端使用 Tkinter 搭建桌面应用界面，用户可输入任意文本，并实时查看模型预测结果与置信度分布。项目支持模型本地加载、GPU/CPU 推理，适用于教学、数据标注辅助与轻量自然语言处理应用。项目结构清晰，包含数据处理、模型加载、推理调用与 GUI 展示等模块，适合作为 NLP 模型应用展示案例。
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