1、项目介绍
技术栈：Python语言、Flask框架、Vue前端框架+Element UI、FastAPI后端+PaddleHub、数据集、新闻长文本10分类、Web+QT双端

研究背景：媒体内容爆炸时代，人工新闻分类效率低、标准不统一。利用PaddleHub训练的新闻10分类模型（财经、房产、教育等），结合FastAPI高并发服务与Vue+Element UI前端，可一分钟内完成“单条输入-模型预测-结果回显”闭环；同时提供QT客户端支持Excel批量导入，为媒体、企业、高校提供零门槛、可扩展的智能新闻归档工具。

研究意义：系统全程本地部署，保障数据隐私；前后端分离+双端设计支持Web便捷访问与桌面批量处理，模块化代码便于替换其他NLP模型，适合作为“机器学习”“Web开发”课程实践与毕业设计模板，推动NLP文本分类在教学与产业中的快速落地。

2、项目界面
（1）网页版本：输入新闻标题、新闻内容，点击新闻分类按钮，下方即可显示新闻的类型

（2）输入新闻标题、新闻内容，点击新闻分类按钮，下方即可显示新闻的类型

（3）QT版本：单条新闻文本分类：输入新闻标题、新闻内容，点击新闻分类，下方显示新闻类型

（4）QT版本：单条新闻文本分类：输入新闻标题、新闻内容，点击新闻分类，下方显示新闻类型

（5）页面设计

（6）页面设计

3、项目说明

3、项目说明
NewsSort智能新闻分类系统采用“Web+QT”双端架构：Web端基于Vue+Element UI，通过Axios调用FastAPI接口，实现单条新闻实时分类；QT端支持单条输入与Excel批量导入两种模式，批量结果可一键导出CSV，大幅提升多文本处理效率。后端统一采用FastAPI+PaddleHub方案，加载已训练好的新闻10分类模型（财经、房产、教育、科技、军事、汽车、体育、游戏、娱乐、其他），单条预测<100ms，批量预测支持异步并发，RPS>500。

数据预处理模块自动完成长文本截断、分词、去停用词；预测结果返回类别名称与置信度，前端实时渲染高亮标签。用户管理采用SQLite，支持注册登录、历史记录查询、模型切换（Web/QT均可一键更换自有模型权重）。系统全程本地运行，不依赖外网，既保护数据隐私，又降低运维成本；代码开源、注释详尽，配套模型转换与前端打包教程，适合作为“NLP”“全栈开发”课程与毕业设计模板，也可用于媒体内容审核、信息归档、舆情分类等场景，推动文本分类技术在教学与产业中的快速落地。

4、核心代码

5、源码获取方式

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