基于行为特征和文本语义的电商刷单评论识别模型研究

项目说明

该项目在编辑器工作区中打开名为 shuadan 的工程，左侧项目树包含 data、logs、models、utils 等目录及 app.py、check_gpu.py、config.py、quick_start.py、train.py 等文件。config.py 中可见 TRAINING_CONFIG 训练参数配置，含 epochs、batch_size、learning_rate、train_ratio、val_ratio、test_ratio、random_seed、early_stopping_patience 等字段。运行 quick_start 后，终端先提示输入待测评论内容，输出预测结果，显示评论内容、判断结果、刷单概率、正常概率与置信度；另一截图显示训练评估输出 Precision、Recall、F1 Score 及分类报告，并保存训练历史图、混淆矩阵图和模型文件。