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This commit is contained in:
216
README.md
216
README.md
@@ -1,96 +1,156 @@
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本文件由助教自动生成
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用途: 模拟考试实操题（2026-06-23）
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课程: 人工智能数据服务 (090945)
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说明: 这是模拟考试，所有代码提交到这个仓库
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班级: AI_251
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学号: 2509165003
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仓库: final-practice
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原讲义文件: 期末实践题_电影类别预测.md
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# 人工智能数据服务 · 综合实践
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# 模拟考试（实操题）
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> 课程代码：090945 班级：人工智能251班（50人）
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**考试时间**：90 分钟（2 课时）
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> 考试形式：上机实践 · 2 节连堂（90 分钟）· 个人独立完成
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**考试形式**：开卷
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**总分**：70 分
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## 一、说明
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## ⚠️ 重要说明
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**类别词典**（共 10 类，本试卷通用）：
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- 本题所有代码、标注结果、图片都要上传到 **本仓库** 下
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```
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- **文件夹必须按下面要求** 的结构创建，否则不得分
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0.剧情 1.喜剧 2.科幻 3.悬疑 4.动作
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- 数据爬取代码 **必须** 在一次爬取中获取到所有需要数据（数据刷新会变）
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5.爱情 6.动画 7.犯罪 8.奇幻 9.纪录
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```
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注：一部电影一个类别
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**要求**：
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1. 独立完成
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2. 可参考 gitea 中的模板文件
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3. 禁止使用豆包等大模型工具
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4. 完成后提交到 Gitea 仓库 final-practice
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## 二、数据采集
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## 第Ⅱ部分 实操题
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爬取豆瓣电影 Top250 前 50 部电影信息，包含电影名称、主演、短评。数据保存为 `movies.json`。
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### 一、数据爬取（25 分）
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JSON 字段示例：
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**本题中涉及的爬虫代码必须包含检测头，同时由于网页刷新后数据会变化，必须在一次爬取中获取到所有需要数据，否则不得分。**
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```json
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{"rank": 1, "title": "肖申克的救赎", "actors": "蒂姆·罗宾斯 / 摩根·弗里曼", "quote": "希望让人自由。"}
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#### 第 1 题（10 分）
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用 python 代码访问网址 `https://exam.detr.top/exam-b/movies`，抓取网页的数据编号和其中全部 10 部电影的信息，并分别保存为两个文件：
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- `movies.json`（存放数据编号和电影信息，电影中包含的键为 `id, title, director, year, rating, duration, genre, actors_count`）
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- `movies.html`（保存原始网页源码）
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#### 第 2 题（15 分）
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根据 `movies.json` 中的数据：
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1. ① 找出评分最高和最低的电影，打印电影名 + 评分。
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2. ② 统计各类型的电影数量，用字典格式输出。
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3. ③ 统计各导演的电影数量，用字典格式输出。
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4. ④ 统计 2020 年（含）以后上映的电影数量。
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### 二、数据标注（20 分）
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**本章中所有标注结果都需要导出文件，并上传到本仓库的 `q3` 文件夹下。每个小题单独放一个子文件夹。未按要求上传文件不得分。**
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#### 第 1 小题（8 分）— 图像目标检测标注
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在 Label Studio 中打开图片 `data/images/标注练习1.jpg`（图片中含 1 只猫、1 只狗、1 辆车，背景为街道），使用 Rectangle Labels 工具标出 3 个目标物。要求：
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1. （1）边界框必须紧贴目标物轮廓
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2. （2）标签必须为 `cat`、`dog`、`car`（**必须小写英文**，不能写成"猫/狗/车"或"Cat/Dog/Car"）
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3. （3）导出为 YOLO 格式压缩包
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4. （4）将压缩包命名为 `q3_1_image_labels.zip` 并上传到 `q3/q3_1/` 文件夹
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5. （5）压缩包解压后必须包含 `classes.txt` 和 `labels/` 目录
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#### 第 2 小题（7 分）— 文本情感分类标注
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现有 5 条外卖评论文本 `data/reviews.json`，用 Label Studio 完成情感分类标注（标签：正面/负面），导出为 JSON 格式。要求：
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1. （1）标注必须包含每条评论的 `id` 和 `text` 字段
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2. （2）每个标注必须有一个 `sentiment` 字段，值为 `"正面"` 或 `"负面"`
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3. （3）5 条评论必须全部标注
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4. （4）将导出文件命名为 `q3_2_takeout_reviews.json` 并上传到 `q3/q3_2/` 文件夹
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#### 第 3 小题（5 分）— 标注质量自评
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在 `q3` 文件夹下新建 `q3_3_质量自评.md` 文件，写一份 200 字左右的标注质量自评报告，内容包括：
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1. （1）标注前准备 —— 你制定了什么标注规范？看了几张示例图片？（2 分）
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2. （2）标注过程 —— 遇到什么困难？如何解决？中途不确定的标注如何处理？（2 分）
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3. （3）标注后检查 —— 做了哪些检查？是否导入了多份相同数据互相对比？（1 分）
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### 三、数据可视化（25 分）
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**本章所有图表都要用 matplotlib 绘制，PNG 文件必须用 `plt.savefig` 保存。所有 Python 代码和 PNG 文件都需要上传到本仓库的 `q4` 文件夹下，每个小题单独一个子文件夹。**
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#### 第 1 小题（8 分）— 柱状图
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从 `movies.json`（本卷第 II 部分保存的 `movies.json`）读取数据，用 matplotlib 绘制**各类型的电影数量柱状图**。要求：
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1. （1）使用 `plt.bar` 函数绘制柱状图
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2. （2）X 轴为类型名称
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3. （3）Y 轴为电影数量
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4. （4）标题设置为"类型电影数量分布"（用 `plt.title`）
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5. （5）保存为 `q4_1_bar.png`（用 `plt.savefig`，`dpi=150`）
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6. （6）Python 代码保存为 `q4_1.py`
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#### 第 2 小题（7 分）— 散点图
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从 `movies.json` 读取数据，用 matplotlib 绘制**评分 vs 时长散点图**。要求：
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1. （1）使用 `plt.scatter` 函数绘制散点图
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2. （2）X 轴为时长（分钟），Y 轴为评分
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3. （3）标题设置为"时长与评分关系散点图"（用 `plt.title`）
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4. （4）使用 `plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 设置轴标签
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5. （5）点的颜色设为红色，`alpha=0.6`（半透明）
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6. （6）保存为 `q4_2_scatter.png`（用 `plt.savefig`，`dpi=150`）
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7. （7）Python 代码保存为 `q4_2.py`
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#### 第 3 小题（10 分）— 直方图
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从 `movies.json` 读取数据，绘制**两张独立的直方图**：
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- **（A）评分直方图（5 分）**：使用 `plt.hist` 函数绘制 10 部电影评分字段的分布直方图，`bins=5`，颜色蓝色，标题"评分分布"（用 `plt.title`），X 轴标签"评分"（用 `plt.xlabel`），保存为 `q4_3a_hist.png`（`dpi=150`），代码保存为 `q4_3a.py`
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- **（B）时长直方图（5 分）**：使用 `plt.hist` 函数绘制 10 部电影时长字段的分布直方图，`bins=5`，颜色绿色，标题"时长分布"，X 轴标签"时长（分钟）"，保存为 `q4_3b_hist.png`（`dpi=150`），代码保存为 `q4_3b.py`
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## 📁 仓库文件夹结构（必须按这个提交）
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simulated-examination/
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├── data/ # 模拟考数据（已上传）
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│ ├── images/
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│ │ └── 标注练习1.jpg
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│ └── reviews.json
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├── q2_1_crawler/
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│ ├── q2_1.py # 数据爬取第 1 题代码
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│ ├── q2_2.py # 数据爬取第 2 题代码
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│ ├── movies.json # 爬取结果（由 q2_1.py 生成）
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│ └── movies.html # 原始网页（由 q2_1.py 生成）
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├── q3/
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│ ├── q3_1/
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│ │ └── q3_1_image_labels.zip # 图像标注 YOLO 导出
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│ ├── q3_2/
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│ │ └── q3_2_takeout_reviews.json # 文本标注 JSON 导出
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│ └── q3_3_质量自评.md
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├── q4/
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│ ├── q4_1/
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│ │ ├── q4_1.py # 柱状图代码
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│ │ └── q4_1_bar.png # 柱状图结果
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│ ├── q4_2/
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│ │ ├── q4_2.py # 散点图代码
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│ │ └── q4_2_scatter.png # 散点图结果
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│ ├── q4_3a/
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│ │ ├── q4_3a.py # 评分直方图代码
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|
│ │ └── q4_3a_hist.png # 评分直方图结果
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│ ├── q4_3b/
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│ │ ├── q4_3b.py # 时长直方图代码
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│ │ └── q4_3b_hist.png # 时长直方图结果
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```
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```
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## 三、数据处理与标注
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## 提交方式
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读取 `movies.json`，整理出短评部分。并且使用 label-studio 进行数据标注。
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1. 在本仓库下**按上面的文件夹结构**创建目录
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2. 依次完成 3 大题的所有小题
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操作要点：
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3. 每完成一题就 `git add` + `git commit` + `git push` 到本仓库
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- 过滤 `quote` 字段为空的电影
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4. 考试结束时**最后一次 commit 时间**视为交卷时间
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- 将待标注数据导入 label-studio
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- 给每条短评标注 10 个类别中**最显著的一个**
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- 导出标注结果
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## 四、模型训练
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使用标注的数据，使用 MLP 模型进行训练。获取训练时候的 loss 和 precision 两个数据，分别保存为 `loss.csv` 和 `predictions.csv` 两个文件。
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操作要点：
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- 用 `TfidfVectorizer` 提取文本特征
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- 划分训练集 / 验证集
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- 训练 MLP 模型并记录 loss
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- 预测测试集并计算 precision
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## 五、可视化编程
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基于 `loss.csv` 和 `predictions.csv` 绘制 2 张图。
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操作要点：
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- 图 1：loss 曲线（横轴 epoch，纵轴 loss，含训练集和验证集）
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- 图 2：10 个类别的预测分布柱状图
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## 六、提交规范
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### 6.1 必交文件
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```
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学号_姓名/
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├── movies.json
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├── quotes_processed.txt
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├── process_stats.json
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├── predictions.csv
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├── my_labels.csv
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├── report.md
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└── images/
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├── wordcloud.png
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└── category_bar.png
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```
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|||||||
33038
get-pip.py
Normal file
33038
get-pip.py
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
87
movie.py
Normal file
87
movie.py
Normal file
@@ -0,0 +1,87 @@
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import requests
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import json
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||||||
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from bs4 import BeautifulSoup
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url = "https://exam.detr.top/exam-b/movies"
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||||||
|
headers = {
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||||||
|
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
|
||||||
|
}
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||||||
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||||||
|
resp = requests.get(url, headers=headers)
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resp.encoding = resp.apparent_encoding
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|
html_source = resp.text
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||||||
|
with open("movies.html", "w", encoding="utf-8") as f:
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||||||
|
f.write(html_source)
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||||||
|
print("已保存原始网页：movies.html")
|
||||||
|
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||||||
|
soup = BeautifulSoup(html_source, "html.parser")
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||||||
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||||||
|
code_text = soup.find("code").get_text(strip=True)
|
||||||
|
data_id = code_text.split(":")[-1].strip()
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||||||
|
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||||||
|
table_rows = soup.find("table").find_all("tr")[1:]
|
||||||
|
movie_list = []
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||||||
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||||||
|
for row in table_rows:
|
||||||
|
tds = row.find_all("td")
|
||||||
|
movie_info = {
|
||||||
|
"id": int(tds[0].text),
|
||||||
|
"title": tds[1].text,
|
||||||
|
"director": tds[2].text,
|
||||||
|
"year": int(tds[3].text),
|
||||||
|
"rating": float(tds[4].text),
|
||||||
|
"duration": int(tds[5].text),
|
||||||
|
"genre": tds[6].text,
|
||||||
|
"actors_count": int(tds[7].text)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
movie_list.append(movie_info)
|
||||||
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||||||
|
# 组装json总数据
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json_data = {
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||||||
|
"data_code": data_id,
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||||||
|
"movies": movie_list
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# 保存movies.json
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||||||
|
with open("movies.json", "w", encoding="utf-8") as f:
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||||||
|
json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
|
||||||
|
print("已保存电影数据：movies.json")
|
||||||
|
|
||||||
|
# ====================== 第2题：读取movies.json进行数据分析 ======================
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|
# 读取json文件
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||||||
|
with open("movies.json", "r", encoding="utf-8") as f:
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||||||
|
load_data = json.load(f)
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|
movies = load_data["movies"]
|
||||||
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# ① 找出评分最高、最低电影
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sorted_by_rating = sorted(movies, key=lambda x: x["rating"])
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min_movie = sorted_by_rating[0]
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||||||
|
max_movie = sorted_by_rating[-1]
|
||||||
|
print("\n===== ① 评分最高/最低电影 =====")
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||||||
|
print(f"评分最低：{min_movie['title']} {min_movie['rating']}")
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||||||
|
print(f"评分最高：{max_movie['title']} {max_movie['rating']}")
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# ② 统计各类型电影数量
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genre_count = {}
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for m in movies:
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g = m["genre"]
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|
genre_count[g] = genre_count.get(g, 0) + 1
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||||||
|
print("\n===== ② 各类型电影数量 =====")
|
||||||
|
print(genre_count)
|
||||||
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|
# ③ 统计各导演电影数量
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|
director_count = {}
|
||||||
|
for m in movies:
|
||||||
|
d = m["director"]
|
||||||
|
director_count[d] = director_count.get(d, 0) + 1
|
||||||
|
print("\n===== ③ 各导演电影数量 =====")
|
||||||
|
print(director_count)
|
||||||
|
|
||||||
|
# ④ 统计2020年（含）以后上映电影数量
|
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|
cnt_after_2020 = 0
|
||||||
|
for m in movies:
|
||||||
|
if m["year"] >= 2020:
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||||||
|
cnt_after_2020 += 1
|
||||||
|
print("\n===== ④ 2020年(含)后上映电影总数 =====")
|
||||||
|
print(cnt_after_2020)
|
||||||
152
movies.html
Normal file
152
movies.html
Normal file
@@ -0,0 +1,152 @@
|
|||||||
|
<!-- exam_fingerprint: B-20260705-9162 -->
|
||||||
|
<!-- server_time: 2026-07-05 21:45:58 -->
|
||||||
|
<!-- exam_paper: B -->
|
||||||
|
<!DOCTYPE html>
|
||||||
|
<html lang="zh-CN">
|
||||||
|
<head>
|
||||||
|
<meta charset="UTF-8">
|
||||||
|
<title>电影列表</title>
|
||||||
|
<style>
|
||||||
|
body { font-family: "Microsoft YaHei", sans-serif; margin: 20px; background: #f5f5f5; }
|
||||||
|
h1 { color: #c0392b; }
|
||||||
|
.meta { color: #999; font-size: 12px; margin-bottom: 15px; }
|
||||||
|
.meta code { background: #e9ecef; padding: 2px 6px; border-radius: 3px; }
|
||||||
|
table { width: 100%; border-collapse: collapse; background: white; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1); }
|
||||||
|
th, td { padding: 10px; text-align: left; border-bottom: 1px solid #ddd; }
|
||||||
|
th { background: #c0392b; color: white; }
|
||||||
|
tr:hover { background: #fef5f4; }
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
</head>
|
||||||
|
<body>
|
||||||
|
<h1>电影列表</h1>
|
||||||
|
<p class="meta">数据编号：<code>B-20260705-9162</code></p>
|
||||||
|
|
||||||
|
<table>
|
||||||
|
<thead>
|
||||||
|
<tr>
|
||||||
|
<th>编号</th>
|
||||||
|
<th>电影名</th>
|
||||||
|
<th>导演</th>
|
||||||
|
<th>上映年份</th>
|
||||||
|
<th>评分</th>
|
||||||
|
<th>时长(分钟)</th>
|
||||||
|
<th>类型</th>
|
||||||
|
<th>主演数</th>
|
||||||
|
</tr>
|
||||||
|
</thead>
|
||||||
|
<tbody>
|
||||||
|
|
||||||
|
<tr class="item-row">
|
||||||
|
<td class="item-id">1</td>
|
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