本课题设计的物流论坛软件是基于python网络爬虫、mysql数据库、种子词集扩展技术、html前端框架、flask后端框架、基于词频-逆文档频率特征、粗粒度等特征的综合权重公式的关键词提取模型、基于textrank的关键句提取模型、基于自注意力机制的cnn－gru物流文本模型服务端与

本研究致力于开发一款物流行业的论坛软件。该软件采用Python网络爬虫技术，结合Mysql数据库和种子词集扩展技术，实现对大量物流信息的爬取和提取。同时，利用HTML前端框架和Flask后端框架，实现了服务端与用户之间的良好交互。本文还提出了一种综合权重公式的关键词提取模型，该模型基于词频-逆文档频率特征和粗粒度等特征，可有效提取关键词。此外，本文还设计了基于textrank的关键句提取模型，该模型可自动识别文本中的关键句，便于用户快速了解文本内容。最后，本文还提出了一种基于自注意力机制的CNN－GRU物流文本模型，该模型可对文本进行特征提取和分类，提高文本分类的准确率。该论文所设计的物流论坛软件框架如图5.1所示。