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    [自然语言处理|NLP]社交媒体分析中的应用:从原理到实践

    社交媒体已经成为信息传播、互动交流的重要平台,用户在这个平台上产生了庞大的文本数据,包括评论、帖子、转发等。这些数据不仅是用户个体的表达,同时也承载着社会的声音、情感和趋势。随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,我们能够更深入地挖掘这些社交媒体数据,从中获取有价值的信息。本文将深入研究NLP在社交媒体分析中的关键技术和应用,着重探讨情感分析、话题挖掘和用户行为预测等方面。通过详细的示例和实践代码,我们将揭示NLP如何在社交媒体数据中发挥关键作用,为企业、研究者和决策者提供更深层次的洞察。

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    【ACMMM17获奖比赛论文报告】让机器告诉你谁是下一个明星?- Social Media Prediction分享(附下载)

    导读 哪部电影将会爆红?谁即将获得格莱美大奖?明天哪些股票会涨?人们对未来有着许许多多的预测,这些预测不仅仅是为了娱乐,还能为那些预测正确的人带来真正的价值。因此,预测分析在学术界和工业界引起了广泛关注。 比赛 社会媒体已经走进我们的生活,我们也要学会利用社会媒体获取有用的信息。目前,研究人员根据不同行业建立了大量的社会化媒体数据集,这将有助于我们在社交媒体技术和应用方面取得重大进展。因此,中国科学院大学(CAS),中央研究院(AS),微软亚洲研究院(MSRA)联合组织了这次ACM multimedia 2

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    移动广告库为企业数据带来重大风险

    每天在 Mojave Threat Labs,我们的研究团队都会使用超过 200 个个人风险因素来分析数以千计的移动应用程序。我们跟踪的关键风险因素之一是收集并发送到远程 Web API 的私人数据或个人身份信息(personally identifiable information,PII)。这可能包括用户姓名、电话号码、电子邮件地址、位置、已安装的应用程序、通话记录、联系人列表等。平均而言,企业员工和移动用户在其移动设备上拥有大约200个应用程序,包括所有预装的应用程序,如地址簿和相机。每个应用程序平均有 9 个在用户使用前就同意授予的权限 -- 例如访问你的地址簿,或者获取你的位置权限以便告诉你附近的内容。有这么多应用程序请求访问私人或敏感信息,用户甚至是 IT 管理者通常都很难去完全了解谁获取了数据、数据将被发往何方、数据将如何使用。

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