情感分析是一个必不可少的工具,用于许多不同的任务。这包括从基于tweets预测股市情绪,到预测客户自动生成响应。Google的Word2Vec运行良好,但有一个很大的问题。
对于自然语言应用程序,文本数据的预处理需要仔细考虑。从丢失的角度来看,从文本数据组成数字矢量可能具有挑战性,当执行看似基本的任务(例如删除停用词)时,有价值的信息和主题上下文很容易丢失,我们将在后面看到。
从交易的角度来看,铜的定价取决于金属交易所的供需动态,尤其是伦敦金属交易所(LME)和芝加哥芝加哥商品交易所交易所(CME)。然而,铜的交易价格受到无数因素的影响,其中许多因素很难同时衡量:
自然语言处理是机器学习的一个领域,涉及到对人类语言的理解。与数字数据不同,NLP主要处理文本。探索和预处理文本数据需要不同的技术和库,本教程将演示基础知识。
本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术(Snorkel)来获得海量标注数据,同时使用预训练语言模型进行迁移学习。
美国调查公司盖洛普公司(Gallup poll found)民调显示,至少51%美国人不赞同总统特朗普的政策。据外媒报道,特朗普上任8天以来引发51%美国人的不满,42%美国人赞同新总统的政策。该项调查共有1500名成年美国人,误差为3%。
自从 2023 年推特被火星人马斯克先生收购并进行全面商业化之后,推特 API 的费用就水涨船高了。
今天Tony老师给大家带来的案例是Kaggle上的Twitter的情感分析竞赛。在这个案例中,将使用预训练的模型BERT来完成对整个竞赛的数据分析。
自然语言处理是当今十分热门的数据科学研究项目。情感分析则是自然语言处理中一个很常见的实践。例如可以借助民意测试来构建完整的市场策略,该领域已经极大的改变了当前的商业运行模式,所以每一个数据科学家都应该熟悉该领域的内容。
写在前面 近日,一直以“推特治国”闻名的川普正式宣誓就任了美国第 45 任总统。 川普这次在美国大选中胜出,他的推特也发挥了巨大的作用。相比大多数总统竞选人来说,他们都没时间自己发推。但推特玩的风生水
Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程,我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 📷 注册后你将收到一个密钥和密码: 📷 📷 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter:
Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程,我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 📷 注册后你将收到一个密钥和密码: 📷 📷 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitt
我们的任务是将ULMFit(Ruder等人,2018)等监督/半监督技术应用于Twitter美国航空公司情绪分析数据。
「design Twitter」是 LeetCode 上第 335 道题目,让我们设计 Twitter 的一些功能。不仅题目很有意思,而且把合并多个有序链表的算法和面向对象设计(OO design)结合起来了,很有实际意义,本文就带大家来看看这道题。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题How to solve 90% of NLP problems: a step-by-step guide,作者Emmanuel Ameisen。 翻译 |
2020年,直播,短视频,小程序等将成为广大企业和商家从公共领域引流到私人领域的最佳营销工具,其中直播也必然成为各大品牌商家的必备营销手段之一。今天的微信生态已经是国内公认的最佳私域流量池,但是如何在微信流量池内实现高频率的转化变现,仍然是企业所有者和运营商一直头痛的问题。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA,我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程,本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。
作为小程序开发,日常很大的一部分工作就是满足业务部门的需求,配合业务应用落地、营销活动。以下为大家盘点一下,在日常工作中常常用到的,和营销与业务转化息息相关的小程序能力。避免篇幅太长,这个系列将分成一二两期呈现。
用户之间存在 关注、被关注、互相关注三种关系,逻辑上形成网状结构,可以使用关系型数据库保存,可以快速检索用户之间的关系。但本系统没有查询一度、二度、N度关系的需求,可以简化为k:v存储,k为用户ID,v为关注列表,关注列表需要去重,考虑set结构。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 什么是私域流量?私域流量是指从公域、它域(平台、媒体渠道、合作伙伴等)引流到自己私域(官网、用户名单),以及私域本身产生的流量(访客)。私域流量是可以进行二次
设计一个简化版的推特(Twitter),可以让用户实现发送推文,关注/取消关注其他用户,能够看见关注人(包括自己)的最近十条推文。你的设计需要支持以下的几个功能:
那么,小程序和公众号打通意味着什么用户流量互导 在今年的上半年,为了给小程序引流。微信只开放公众号跳转小程序的功能,从公众号引流到微信小程序,现在是互相的引流。对于这个新功能,未来以后如果全面放宽的话,大家真的可以想象我们的美好未来了。 微信公众平台到微信小程序的跳转,将实现公众号与小程序之间的流量互导,打造线上线下流量闭环生态。此举尤其是对于矩阵式发展的企业而言,如鱼得水可以让自己建的矩阵法会更大的价值,彼此成长的更快。 粉丝流量激活 这一跳转功能开放后,公众号的有效用户会有所增长,而且因为带
在Excel中,我们可以通过先在单元格中编写公式,然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中,还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中,我们创建计算列的方式与PQ中非常相似,创建一列,计算将应用于这整个列,而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列,步骤一般是:先创建列,然后为其指定计算。
API文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html Index API 索引API
【新智元导读】Twitter 昨日宣布收购机器学习公司 Magic Pony,除了增强其图像和视频处理能力,还隐藏着让自己对 Alphabet 更有吸引力的动机。投资公司 CML 认为,近来表现一直欠佳的 Twitter 被 Alphabet 收购能挽留投资者,对 Alphabet 来说,Magic Pony 的技术也有产品可以落地。 2016 年 6 月20 日晚,Twitter 联合创始人兼 CEO Jack Dorsey 在公司博客发文,宣布收购英国机器学习新创公司 Magic Pony Techn
Kaggle是最著名的机器学习竞赛网站。Kaggle竞赛由一个数据集组成,该数据集可以从网站上获得,需要使用机器、深度学习或其他数据科学技术来解决问题。一旦你发现了一个解决方案,你就可以把你的模型结果上传到网站上,然后网站根据你的结果对你进行排名。如果你的结果可以击败其他参赛选手,那么你可能获得现金奖励。
正在做数字化销售管理的企业都应该熟悉“私域流量”这个概念,对于经常跟流量打交道的企业来说,这已经不是什么新鲜的词了。
数值日期表示中一个经典的问题就是不同国家摆放日月年的顺序是不一致的,而这也正是引入ISO-8601日期元素和交换格式的原因之一(Randall Monroe在他的博客中对此有精彩的总结和描述)。而在即
让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。
我致力于研究自然语言处理(NLP)领域相关问题。每个NLP问题都是一次独特的挑战,同时又反映出人类语言是多么复杂、美丽又绝妙。
标星★公众号 爱你们♥ 作者:Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译:公众号进行了全面整理 如你所见,我们手动复制了Trump的一条Twitter,将其分配给一个变量,并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表,我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后,在第9行中,我们循环遍历tweet_words:也就是说,我们逐个遍历tweet
考虑到有些数据是NULL,因此需要提前做个处理,对于空的tweet_volume设置为0,完整代码:
接下来我们就应用技术手段,基于Python,建立一个工具,可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
Twitter是最大的社交网络服务之一,用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中,我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题:推特搜索。
本文介绍了一些可以帮助您发展业务的流量获取工具,这些工具不需要大量的编码知识。其中包括Twitter、Nimble、Colibri和MixRank。
AI科技评论消息,近日,Kaggle平台上公布了Twitter客户支持数据集,这个数据集包括来自大企业的超百万条推文与回复,大家可以利用这个数据集做很多有意思的工作。数据集的具体信息如下所示,AI科技评论编辑整理如下: Twitter客户支持数据集(Customer Support)是一个庞大的推文与回复语料库,这个数据集比较现代化,有助于自然语言理解和会话模型的创新,也对客户支持实践与影响效果的相关研究有所帮助。 背景 自然语言处理(NLP)目前仍然需要密集的编码方式,NLP中的创新加速了对数据的理解
目前传统安防行业已经竞争已经非常激烈,方案也很成熟,但是随着互联网、移动终端的发展,传统安防已经明显落伍。将安防行业的摄像头实现互联网直播监控,方便用户随时随地可以在电脑、手机上直接观看、交互是目前的趋势。
sqlite3是一种很好的数据科学工程实践中保存数据(包括原始数据和中间结果存储)的方法。相比于csv/tsv、pickle、parquet,sqlite3的使用场景和意义被大量低估了。这里数据科学(data scientist),既指机器学习的数据处理,又指数据分析的数据处理。
介绍 本文介绍了使用Microsoft Prism Library 6.3库为创建一个Twitter阅读器WPF程序。我的主要是想提供一个可以编译和运行实际例子。 如果您对Prism框架感兴趣可看看这篇文章。 背景 Prism是一个用于开发组合UI应用程序的框架。它是由微软 Patterns and Practice 团队创建的。Prism库运用了很多流行的技术,比如:设计模式(command),AOP/IOC、MVVM模式等。 关于Prism框架网络上有很多相关的信息。在本文中,我将简单地介绍一些Pr
大数据无处不在。在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 本教程将会简要介绍何谓大数据,无论你是尝试抓住时机的商人,抑或是寻找下一个项目的编程高手,你都可以学到它
本教程将会简要介绍何谓大数据,无论你是尝试抓住时机的商人,抑或是寻找下一个项目的编程高手,你都可以学到它是如何为你所用,以及如何使用Twitter API和Python快速开始。
具体查看 https://druid.apache.org/libraries.html
作为一个开发者来说,目前绝大多数应用程序都是数据密集型的,而不是计算密集型的。CPU的计算能力不再成为这些应用程序的限制因素,而更加亟待解决的问题是海量的数据、数据结构之间的复杂性,应用的性能。
几年前,函数式编程的复兴正值巅峰,一篇介绍 Scala 中 10 个单行函数式代码的博文在网上走红。很快地,一系列使用其他语言实现这些单行代码的文章也随之出现,比如 Haskell, Ruby, Groovy, Clojure, Python, C#, F#, CoffeeScript。 每篇文章都令人印象深刻的揭示了这些语言中一些出色优秀的编程特征。编程高手们利用这些技巧提高编程速度、改进软件质量,编程初学者能从这些简洁的预防中学到各种编程语言的真谛。 1、让列表中的每个元素都乘以2 print map(
Python的列表推倒器是美好的语法糖。所以使用列表推倒器简化了for循环的嵌套,更简洁。许多黑魔法都是用这个方法。
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
想象一下,每秒有超过8500条微博被发送,900多张照片被上传到Instagram上,超过4200个Skype电话被打,超过78000个谷歌搜索发生,超过200万封电子邮件被发送(根据互联网实时统计)。
【导读】近日,Abdul Fatir 在自己的CS5228课程报告使用不同的方法进行Tweets情感分析(作为二分类问题),并对这些方法的性能进行比较,主要是基于Python实现多种模型(Naive
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