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。
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
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。
虽然计算机视觉在自监督学习方面取得了惊人的进展，但在很长一段时间内，自监督学习一直是NLP研究领域的一等公民。语言模型早在90年代就已经存在，甚至在“自我监督学习”这个术语出现之前。2013年的Word2Vec论文推广了这一模式，在许多问题上应用这些自监督的方法，这个领域得到了迅速的发展。
https://github.com/kavgan/nlp-text-mining-working-examples/tree/master/text-pre-processing
TinfoLeak是一款Python编写的Twitter用户信息抓取软件，主要的抓取的信息有： 1、基础信息包括名字、头像、关注者、所在位置等。 2、Twitter用户所使用的操作系统和设备信息。 3
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
首先，将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条 ， 之后，将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall 分析器执行上面的工作。
文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
说实话，我有点暗恋Twitter上的一个帅哥。 他叫Kevin Brown。 我很喜欢这个小伙子在Twitter上的头像，一看就是很沉稳的性子。 我们的政治态度很像，我不喜欢特朗普，而他也常常在Twi
📷 大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Karlijn Willems 编译团队 | 饶蓁蓁，Mirra，apple黄卓君 文本挖掘应用领域无比广泛，可以与电影台本、歌词、聊天记录等产生奇妙的化学反应,电影对白、歌词和聊天记录等文本中往往藏着各种有趣的故事。想要开始文本挖掘，但是使用的教程过于复杂 ？找不到一个合适的数据集？大数据文摘的这篇文章将会引导你学习8个技巧和诀窍，希望能够激励你开始文本挖掘的进程并且保持兴趣。 1、对文章产生好奇 在数据科学中，几乎做所有事情的
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：
我们从用户的角度来看，用户不关心什么索引结构是倒排还是签名文件，也不需要知道相关排序算法。用户提交了查询，就需要获取满意的搜索结果。这个搜索结果就是搜索引擎是否提供有效的服务。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】ChatGPT终于要崩不住了，服务器直接被挤爆，两天宕机五次怎么办？OpenAI免费ChatGPT一个月300万美元还能撑几天？ 自2022年11月30日开放注册以来，ChatGPT已收获了超过100万用户，日峰值请求数也已达到数亿级别。 终于，在庞大用户群涌入的情况下，ChatGPT还是崩不住：宕机了。 虽然宕机了，ChatGPT还是给我们留下了一首藏头诗，深藏功与名。 更有网友发现，它还给我们唱了一首rap！ 宕机了还在坚持唱跳和Rap的
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
在之前的文章中，我介绍了 Painless 脚本编程，并提供了有关其语法和用法的详细信息。 它还涵盖了一些最佳实践，例如，为什么使用参数，何时访问文档字段时何时使用 “doc” 值而不是 “ _source” 以及如何动态创建字段等。
简介 实现任何程度或者级别的人工智能所必需的最大突破之一就是拥有可以处理文本数据的机器。值得庆幸的是，全世界文本数据的数量在最近几年已经实现指数级增长。这也迫切需要人们从文本数据中挖掘新知识、新观点。
最近，普拉纳夫 · 达尔（Pranav Dar）发文总结了 2018 年 2 月份 Github 上最火的 5 个数据科学和机器学习项目。
作者丨 Vicki Boykis 译者丨王者 编辑丨 Tina “如果有更多的高级工程师能够承认他们并没有把所有的事情都搞清楚，初级工程师就不会有那么多不切实际的期望。” 架构师是技术团队的枢纽，担负着成功交付可用的解决方案的任务。以前大家认为架构师可能是一个通才，有一定的深度，也有不同方案的广度，同时具备足够的经验，知道在哪些地方有可能出现问题。但软件开发发展到现在，涉及的领域越来越多：前端、后端、集成测试、云、物联网、运维（监控）等等，有无限的炒作和不断出现的“上百万”技术框架。 知识不断膨胀后的世界，
情感分析是文本的上下文挖掘，它识别和提取源材料中的主观信息，并帮助企业了解其品牌、产品或服务的社会情感，同时监控在线对话。然而，对社交媒体流的分析通常仅限于基本的情感分析和基于指标的度量。这类似于仅仅
无论您是成熟公司还是致力于推出新服务，您始终可以利用文本数据来验证，改进和扩展产品的功能。从文本数据中提取意义和学习的科学是一个活跃的研究主题，称为自然语言处理（NLP）。
每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括：
源：https://blog.insightdatascience.com/how-to-solve-90-of-nlp-problems-a-step-by-step-guide-fda605278e4e 一、收集数据 每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括： 商品评价（来自 Amazon、Yelp 以及其他 App 商城） 用户产出的内容（推文、Facebook 的帖子、StackOverflow 的提问等） 问题解决（客户请求、技术支持、聊天记录） “社交媒
想象一下这样一个在大量未标注数据集中训练的模型，你仅仅只需要做一点的微调，就可以在11个不同的NLP任务上取得 SOTA结果。没错，BERT就是这样，它彻底改变了我们设计NLP模型的方式。
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。
近年来，人们在社交媒体平台上 越来越多地使用emoji、表情符号、颜文字、GIF 以及各种非文字的表达方式，这让数据科学家们在研究全球范围的社会学格局时愈发艰难，但从人们公开的发言中还是能找到全球化社会学的一些趋势的。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 新的一周开始啦。 最近正值开学季，日报君在此温馨提示：大家上班（上学）尽量早点儿出门哟~ 话说回来，咱们的科技新鲜事可不会堵车还是会照常奉上，不妨一起看看吧！ 黄仁勋谈ChatGPT：对AI行业影响不亚于当年的iPhone 最近，英伟达CEO黄仁勋参加了Berkeley Haas商学院的系列谈话，期间大赞ChatGPT： ChatGPT的出现对于AI行业来说，相当于（当年在）手机领域（出现）的iPhone，是计算机行业最伟大的事情之一，具有里程碑意义
无论你是成熟的公司，还是想要推出一个新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。 NLP每天都会产生新的令人兴奋的结
可口可乐（Coca-Cola）和百事可乐（PepsiCo）是软饮料行业的知名品牌，两家公司均跻身《财富》500强。在竞争激烈的市场中拥有广泛产品线的公司彼此之间存在着激烈的竞争，并在随后的几乎所有垂直产品市场中不断争夺市场份额。
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
来自欧洲委员会科学与知识服务联合研究中心的团队详细介绍了一个原型，洪水风险社交媒体（SMFR），可以通过推特用户的实时报告丰富欧洲洪水预警系统（EFAS）。
正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展，并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。从帮助我们写得更好到优化我们的一些任务，每天我们都看到有新模型发布的消息。
作者：Emmanuel Ameisen 来源：机器之心 本文为大家解析了人工智能领域中的自然语言如何处理。 自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）一样，是目前人工智能领域里最为重要的两个方向。如
选自InsightDataScience 作者：Emmanuel Ameisen 机器之心编译 参与：白悦、李泽南 自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）一样，是目前人工智能领域里最为重要的两个方
特朗普充满个人特色的语言风格让作者产生了兴趣，如果把他的推文和演讲稿都用于训练数据，再运用递归神经网络能否生成一份有特式风格的发言稿呢？结论是，如果数据和算力足够大的情况下，总统竞选班子里或许可以有算法撰稿机器人的一席之地。
Twint是一个用Python写的Twitter抓取工具，允许从Twitter配置文件中抓取推文，不使用Twitter的API。
机器之心报道 机器之心编辑部 如何振兴推特，马斯克选择「流量最大」的打法。 马斯克曾把特斯拉的专利开源，现在推特的算法也被他开源了。 首富伊隆・马斯克去年收购推特前就曾表示，推特的代码应该在 GitHub 上公开，以便公众对其进行检查，这样才算得上健全。在这不久后，马斯克宣布收购推特，推特的 GitHub 主页上很快新增了一个「the-algorithm」仓库，不过这个仓库很快就 404 了。 前几天他又表示，推特会在 3 月 31 日开源推荐代码。这一次，他终于兑现了。 马斯克在推特上表示，目前发布的是
Spark拥有一个庞大的、不断增长的社区，还有在企业环境中不可或缺的生态系统。这些生态系统提供了不同生产环境案例所需的许多功能。一般来说，Spark应用做的是机器学习算法、日志聚合分析或者商务智能相关的运算，因为它在许多领域都有广泛的应用，包括商务智能、数据仓库、推荐系统、反欺诈等。 本文会介绍Spark核心社区开发的生态系统库，以及ML/MLlib及Spark Streaming的Spark库的具体用法，对于企业的各种用例及框架也进行了说明。 数据仓库 对任何业务来说，数据分析都是一个核心环节。对分析型的
选自Medium 作者：Vardan Grigoryan 机器之心编译 图论是计算机科学中最重要、最有趣的领域之一，同时也是最容易被误解的。本长文从图论最基础的七桥问题开始，进而结合推特与 Facebook 实例解释无向图与有向图。此外，本文还是用大量的实例解释表征图、搜索树、哈希表等关键概念。最后本文描述了基于深度的搜索和基于广度的搜索等十分流行的图算法。 理解和使用图帮助我们成为更好的程序员。用图思考帮助我们成为最好的，至少我们应该那么思考。图是很多节点 V 和边 E 的集合，即可以表示为有序对 G=(
我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。
作者：孟廉 编辑：田旭 前 言 文章来自：https://blog.insightdatascience.com 作者：Emmanuel Ameisen 无论您是一个成熟的公司，还是致力于推出一个新服务，您都可以利用文本数据来验证、改进和扩展您的产品的功能。从文本数据中提取有意义的信息并对其进行学习是自然语言处理(NLP)的一个研究活跃的课题。 NLP领域每天都会产生新的令人兴奋的结果，在与数百家公司合作之后，Insight团队发现一些比较关键的实际应用比其他应用出现得更为频繁，具体来说有以下几种：
情感分析是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。 最简单的情感分析方法是利用词语的正负属性来判定。句子中的每个单词都有一个得分，乐观的单词得分为 +1，悲观的单词则为 -1。然后我们对句子中所有单词得分进行加总求和得到一个最终的情
又一款挑战 Twitter 的去中心化社交应用 Damus，现已正式登陆 App Store。
当然这只是个玩笑。公众号力求有关量化策略的文章都配代码，这样。可以让大家亲自动手去学习研究。
编者按：在今年5月29日，OpenAI 发表了一篇关于 GPT-3 的论文，论文描述了他们的下一代基于 Transformers 的文本生成神经网络。其中最值得注意的是，与之前 GPT-2 迭代的 15 亿个参数相比，新模型有 1750 亿个参数：模型尺寸扩大了近 117倍！要知道，今年2月微软推出的深度学习模型 Turing NLG 的参数规模是 170亿，是前任“史上最大语言模型英伟达“威震天”（Megatron）的两倍，但只有GPT-3的十分之一。不过，在围观群众的一片惊呼声中，GPT-3 却没有引起广泛的技术性讨论，模型参数和对算力的要求都太过惊人，大部分群众只能远观而无法上手。
我编写了一个名为Rhodiola的工具，该工具可以分析目标数据（例如目标的tweets），并检测其中最常用的主题，以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
翻译 | 林椿眄、刘畅、彭硕 编辑 | Donna Suisui 过去几年，深度学习架构和算法在图像识别和语音处理等领域取得了重大的进步。而在NLP（自然语言处理）领域，起初并没有太大的进展。不过现在，NLP领域取得的一系列进展已证明深度学习技术将会对自然语言处理做出重大贡献。一些常见的任务如实体命名识别，词类标记及情感分析等，自然语言处理都能提供最新的结果，并超越了传统方法。另外，在机器翻译领域的应用上，深度学习技术所取得的进步应该是最显著的。 这篇文章中，我将在通过一些深度学习技术来阐述2017年N
拥有超过一百万粉丝的认证用户的推特网络。圆圈（节点）代表用户，连接圆圈的线条代表一个用户「关注」另一个用户。颜色表示通过模块化聚类确定的类别。
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