起初，我认为我会使用 Python Reddit API 包装器，但 Reddit 对抓取的限制并不是最友好的。为了收集大量的数据，你必须打破一些规则。...基于这个原因，我想说我们只想考虑两票或以上的评论。...这个函数用来构建插入语句，并以分组的形式提交它们，而不是一个接一个地提交。...如果还没有任何回应，我使用该模型创建一个回应并将其存储到数据库中。然后使用 Twitter/Twitch/Reddit API，我实际上会产生一个回应。 你还需要“挑选”一个回应。...例如，标记看起来比较丑陋和不友好，也是我的机器人经常喜欢重复问题或没有完成的想法，因此我们可能会使用一个小型自然语言处理，试图挑最好的答案，我们 可以。
使用 Python 抓取 Reddit 在本文中，我们将了解如何使用Python来抓取Reddit，这里我们将使用Python的PRAW（Python Reddit API Wrapper）模块来抓取数据...Praw 是 Python Reddit API 包装器的缩写，它允许通过 Python 脚本使用 Reddit API。...用户名 password="") # 您的 reddit 密码 现在我们已经创建了一个实例，我们可以使用 Reddit 的 API 来提取数据。...获得 URL 后，我们需要创建一个提交对象。...我们需要 praw 模块中的 MoreComments 对象。为了提取评论，我们将在提交对象上使用 for 循环。所有评论都会添加到 post_comments 列表中。
SEP]reply」的 reddit 文本 步骤 2：微调两个 BERT 分类器： a：区分真实回复和 GPT-2 生成的回复 b：预测评论将获得多少次支持 步骤 3：使用 praw 下载当前评论 步骤...4：使用微调的 GPT2 为每个评论生成多个回复 步骤 5：将生成的回复传递给两个 BERT 模型，以生成对真实性和投票数的预测 步骤 6：使用一些标准来选择要提交的回复 步骤 7：使用 praw 提交所选评论...bigquery python API 自动生成查询，以便下载 2017 年和 2018 年的几个月的数据。...使用这个模型的一个很大的好处是，与 GPT-2 类似，研究人员已经在我永远无法获得的超大型数据集上预先训练了网络。...基于BERT 的支持票预测的 ROC 曲线 在模型交叉验证性能的支持下，我很高兴将它连接到一个实时评论系统，并开始发布我的机器人的想法！
根据提议的 API 定价，Apollo 的平均用户将每月花费 2.50 美元，比每个用户为 Reddit 带来的收入高出 20 倍。 “20 倍的增长对我来说似乎并不‘基于现实’。”...“如果他们不妥协或找不到其他解决方案，那么我肯定不会再成为活跃的 Reddit 用户，因为我几乎只使用 Apollo。” Reddit 浇油：诽谤开发者？...我甚至愿意花一半或六个月的时间做这件事：1000 万美元，太划算了！” Christian：“我说‘如果你想让 Apollo 停下来’。我想说，它在 API 使用方面非常引人注目。”...“如果 Reddit 自甘堕落到如此地步，为了重新获得社区支持就用公然的谎言诽谤个人，我不再相信 Reddit 能用这种方法奏效，或曾经有效。”...在 Reddit 的领导层改变方向（不太可能）、看到最近的 API 政策变化发生逆转后，我们将重新打开 subreddit，但在此之前，r/iPhone 将无法以任何身份使用。
Flair 的接口简单，允许用户使用和结合不同的词嵌入和文档嵌入，包括 Flair 嵌入、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入。 基于 Pytorch 的 NLP 框架。...近日，机器学习工程师 Tadej Magajna 撰文介绍了他使用 Flair 进行文本分类的过程，我们一起来看一下。 ? 文本分类是将句子或文本文档分类为一或多个预定义类别的监督式机器学习方法。...现在你可以将代码整合到 REST api 中，这样就可以提供可与谷歌的 Cloud Natural Language API 情感分析相媲美的服务，而后者在应用于大量请求的生产过程中时较为昂贵。...Flair 的分类数据集格式基于 Facebook 的 FastText 格式。该格式需要在每一行的开头用前缀 __label__ 定义一或多个标签。...上述例子使用基于 LSTM 的方法结合词嵌入和 contextual string 嵌入，以生成文档嵌入。
Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包，它在解决命名实体识别（NER）、语句标注（POS）、文本分类等NLP问题时达到了当前的顶尖水准。...本文将介绍如何使用Flair构建定制的文本分类器。 简介 文本分类是一种用来将语句或文档归入一个或多个分类的有监督机器学习方法，被广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新文章归类等众多业务领域。...使用训练好的预置分类模型 最新的Flair 0.4版本包含有两个预先训练好的模型。一个基于IMDB数据集训练的情感分析模型和一个攻击性语言探测模型（当前仅支持德语）。...现在你可以将上述代码整合为一个REST API，提供类似于google云端情感分析API的功能了！ 3. 训练自定义文本分类器 要训练一个自定义的文本分类器，首先需要一个标注文本集。...Flair的分类数据集格式基于Facebook的FastText格式，要求在每一行的开始使用**label**前缀定义一个或多个标签。
教程9：训练自己的Flair嵌入 这些教程解释了基本NLP类如何工作，如何加载预先训练的模型来标记文本，如何使用不同的单词或文档嵌入嵌入文本，以及如何训练自己的语言模型，序列标记模型和文本分类模型。...还有很好的第三方文章和帖子说明了如何使用Flair： 如何使用Flair构建文本分类器 如何使用Flair和Flask构建微服务 Flair的码头图像 引用天赋 使用Flair时请引用以下文章： @inproceedings...对于希望深入了解API的贡献者，我们建议克隆存储库并检查单元测试以获取如何调用方法的示例。几乎所有的类和方法都有记录，因此希望找到适合代码的方法很容易。...执照 麻省理工学院许可证（MIT） Flair根据以下MIT许可证获得许可：MIT许可证（MIT）版权所有©2018 Zalando SE，https： //tech.zalando.com 特此授予任何获得本软件和相关文档文件...在任何情况下，作者或版权所有者均不对任何索赔，损害或其他责任承担任何责任，无论是在合同，侵权行为还是其他方面，由本软件引起或与之相关，或者与本软件的使用或其他交易有关。软件。
写在开始之前 ---- 以下每个项目将使用类似的架构： 你将实现一个相关的预训练模型 你将把模型部署为一个 API 你将把 API 连接到主应用程序 这种设计模式称为实时推理，它有很多好处。...项目 4：语言标识符 ---- 你有没有浏览过 Google Chrome 中的一个网站并看到这个弹出窗口？ ? 你有没有想过 Chrome 如何识别页面的语言？答案很简单：它使用语言标识符。...Flair 的 SequenceTagger。 Flair 是一个基于 PyTorch 的开源 NLP 库，它在很多方面都很出色，尤其是在命名实体识别（NER）方面，这正是我们试图解决的问题。...Cortex 的 Predictor API 来实现 Cortex 的 Flair，这是我们到目前为止用于部署所有 PyTorch 模型的方法。...使用机器学习不需要博士学位 ---- 机器学习通常给人一种感觉，那就是它只适合那些有着强大数学或理论背景的计算机科学的人来学习使用。
本文介绍了flair的使用方法，Flair是最近开源的一个基于Pytorch的NLP框架，它是一个功能强大的NLP库。...简介 Flair是最近开源的一个基于Pytorch的NLP框架，据官方github介绍，它具有以下特点： 一个功能强大的NLP库。...框架直接在Pytorch上构建，使得可以轻松地训练自己的模型，并使用Flair嵌入和类来尝试新方法。...# Flair提供了很多Class，可以通过很多方法获得词/句子嵌入。...# 生成的所有嵌入都是Pytorch向量，因此它们可以立即用于训练和微调。 # 经典的词嵌入是静态的和单词级的，这意味着每个不同的单词只能获得一个预先计算的嵌入。
术后患者队列 ： 术后患者队列的MRI数据从MGH的两个临床试验中获得，共计54名患者。...所有方法都使用默认参数应用于T1对比后图像（除了基于鲁棒学习的脑提取，该方法无可调参数）。...基于深度学习的脑提取 我们使用基于3D U-Net架构的深度学习算法与人类专家和常用脑提取软件包的脑提取进行了比较。...* p<0.05，** p<0.01，*** p<0.001 基于深度学习的FLAIR超强度和对比增强肿瘤体积分割 使用我们训练的算法，大脑提取、FLAIR高信号和对比度增强肿瘤分割的平均时间为19秒。...此外，只有手术后残余一定大小增强肿瘤的患者才参加临床试验，这限制了对可能难以分割的较小肿瘤的适用性。 此外，本研究使用了具有2D或3DMR成像的患者队列，因为并非所有机构都能获得3DMR成像。
而且还不需要任何的视频标题和其他属性，只输入文字，AI就会基于视频内容进行搜索。...抓取工具则是他们基于Reddit API和PushShift.io API自己开发了的一个爬虫软件。...其中PushShift.io API用来获取论坛中每个提交内容的高级信息，而Reddit API则用来更新内容得分和其他元数据。...这一步会从每个视频中提取所有帧，将一段视频当做一种“图像的合集”，然后使用CLIP模型将输入的文本和视频帧转化为第嵌入向量表示。 然后是计算嵌入向量的相似性。...这里使用余弦相似度来衡量成对的嵌入向量的相似度，通过穷举式搜索计算输入的与视频帧的相似性得分。 最后，将每个视频帧的得分汇总起来。
使用交互式和文本片段练习不同的基本功能。使用本教程可以获得语言的基础并学习Python。 10..../ 在处理数据时，一项基本技能是访问Twitter，Reddit和Facebook使用的API服务，以暴露他们持有的某些数据量。...本教程将帮助您了解Reddit API的示例，并帮助您了解在查询API时将获得的不同代码响应。 29....最重要的是，它是完全免费的。我经常使用fast.ai作为复习或深入学习我不太了解的深度学习理念。 42....使用示例和数据集创建自己的数据分析，可视化或机器学习模型。 44.
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从发送HTTP请求、与API交互、到加载和管理数据库都是如此。因此Python是自动化的绝佳选择。 以下是用Python实现自动化的四项简单操作，可以帮助完成各种工作流程和项目。 ?...在使用Skype或Lynk时，鼠标和键盘的这些移动可以使你看起来像是在工作中保持活跃状态。 自动化工作使用Python的PyAutoGUI模块。...提交登录详情信息，自动完成屏幕登录。 建议：可以定义“方法”（用于频繁登录）从而在其他测试中启用重用。...可以使用zipfile模块中的Python函数自动创建单个ZIP文件（称为存档文件）。还可以使用Python打开（或提取）ZIP文件。...，特别是看着程序自动登录喜欢的站点，或将数百个文件加载到数据库中。
导致这些差异的关键因素包括但不限于i）采用的成像方式，ii）肿瘤类型（胶质母细胞瘤或低级别胶质瘤，原发性或继发性肿瘤，实体或浸润性生长），和iii）疾病状态（图像不仅可以在治疗前获得，也可以在手术后获得...为了在术前mpMRI扫描中对胶质瘤进行分割，要求参与者使用大赛提供的临床获得的训练数据来开发自动化方法并生成不同胶质瘤亚区的分割标签，从而完成这项任务。...此外，T2-FLAIR高强度的对侧和脑室周围区域被排除在浸润区域之外，除非它们与肿瘤周围浸润组织相邻，因为这些区域通常被认为代表慢性微血管改变或年龄相关脱髓鞘，而不是肿瘤浸润。...最后，所有参与者在有限的受控时间（48小时）内获得相同的测试数据，然后要求参与者提交其最终结果进行定量评估和排名。...在该评估方案的基础上，还使用了“敏感性”和“特异性”指标，从而通过参与方法确定肿瘤亚区的潜在过度分割或欠分割。
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