1、项目介绍
技术栈：python语言、Django框架、Echarts可视化、html
深度学习算法：CNN算法、LSTM算法、对比2种算法的差别
意义：用“CNN+LSTM+可视化”打造舆情情感分析平台，一键录入文本、秒级预测、图表直观呈现，适合毕设、舆情分析或内容审核。

研究背景：网络舆情复杂多变，传统人工审核耗时且主观；机器学习虽能分类，但算法优劣对比缺失，缺少直观可视化与自适应优化方案。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作机器学习课程案例，舆情分析师可嵌入审核后台，政府可做文化舆情监测，实现学术与商业双重落地。

2、项目界面
（1）CNN算法 LSTM算法算法比较、可视化分析

（2）CNN算法 LSTM算法算法比较

（3）文本管理

（4）文本分类，显示2种分类结果

（5）用户管理

（6）后台管理

（7）登录

3、项目说明

3、项目说明
关键词：舆情分析、情感分析、CNN、LSTM、Echarts可视化、Django全栈、毕业设计源码

系统采用Django MVT架构，前端HTML+JS实现文本框输入、图片上传、纠错按钮触发；后端CNN+LSTM模型针对中文错别字、语法错误、格式偏差进行训练，支持句子/段落/图片三种纠错模式。文本纠错秒级返回，弹窗高亮对比错字与改字；图片纠错基于OCR提取文本后纠错，标注改字位置。后台管理集成文本、图片、用户信息增删改查，Echarts图表展示纠错量、错误类型分布、用户调用趋势。用户登录保护数据隐私，支持分组权限分配。整套代码完全开源、注释详尽，Docker一键部署，5分钟可本地运行，是自然语言处理、软件工程、内容审核等专业毕业设计的优质蓝本，也可扩展为公文质检、出版编辑、在线教育纠错等商业场景。

4、核心代码

5、源码获取方式

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