Pengzna/Data_Science_2021: 2021年秋 - 南京大学软件学院数据科学基础大作业 - 司法大数据自动化标注与分析 (github.com)

• 前端：Vue，Axios，ElementUI

• 后端：flask

  • NLP ：hanlp、TF-IDF、textrank、朴素贝叶斯、机器学习

  • 爬虫：Selenium

|-- data-science # 前后端分离项目
    |-- .idea
    |-- flask_backend # 后端文件
    |   |-- app.py # 后端主入口
    |   |-- .idea
    |   |-- case_txt
    |   |-- crawler # 爬虫
    |   |-- handle_data # 数据统计分析
    |   |-- json_result # 前端标注结果
    |   |-- mark # NLP
    |   |-- test_case
    |   |-- util
    |   |-- word_cloud # 数据可视化
    | 
    |-- vue_frontend # 前端文件    
        |-- babel.config.js
        |-- package-lock.json
        |-- package.json
        |-- vue.config.js
        |-- .idea
        |-- public
        |-- src
            |-- App.vue
            |-- main.js
            |-- assets # 静态资源
            |-- components # 前端组件
            |-- router # 路由

后端：

• 进入flask_backend文件夹，点击右上角修改编译配置，确保项目working directory位于目录flask_backend
  • 
  • 
• 使用pip install xxx命令安装缺失的依赖（可根据pycharm IDE提示安装）
• 进入flask_backend文件夹，运行app.py文件，可见后台运行于http://127.0.0.1:5000/

前端：

• 进入vue_frontend文件夹，执行命令：

npm install

npm run serve

即可于http://localhost:8080/ 启动前台vue工程

✅ 自动爬取选定日期区间的裁判文书并保存于本地

🙌 对键入或者上传的裁判文书按照词性进行分词

👍 支持用户手动标注，并可保存标注结果于本地

✨ 对分词结果进行自动标注，供用户参考

🎁 对自动分词结果生成可视化图片，供用户参考

• 访问http://localhost:8080/ 进入项目，前台页面如下

• 选定具体时间区间，自动化爬取选定时间区间的案例文书

• 在文本框手动输入案例或者上传本地案例文件，点击“开始分词”进行自动化分词

• 随后可以在页面看到后端的分词结果，用户可以进行手动标注。点击下方按钮保存标注结果。标注结果将以json格式保存到本地。如果用户认为后台的分词不准确，可以根据案例文本在下方输入框手动添加标记。

• 同时，前端会显示后端基于hanlp和反馈学习的自动化标注结果，并展示词云可视化结果，供用户参考

刘心怡、彭俊植、郑周斌（按姓名拼音排序）

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