毕业设计 它是一个Web应用程序,银行客户可以共享他们的土耳其投诉,银行员工可以查看和处理客户投诉。 这些合规(文本)使用深度学习模型按部门(信用卡,信贷,帐户等)进行分类。 我们开发了一个GRU模型,该模型是由我们创建的训练有素的土耳其数据集(标记为4万行),模型的准确性为95%。 我们的模型使用Flask framewrok在VPS(虚拟专用服务器)上运行。 对客户的投诉进行分类后,银行员工可以查看分类的投诉。 在我们的项目中,有四个部分,分别是数据库服务,Web应用程序,用于分类投诉的深度学习模型和简单的聊天机器人。 数据库服务 我们使用了MySQL数据库,Maven,Spring Boot,Hibernate框架。 在这一部分中,我们的主要目标是创建一个Restful服务来使用数据库事务。 DatabaseBackUp文件包括一个数据库示例 如果要使用此部分: 步骤1:设定My