1. 项目简介 利用网络爬虫技术从某新闻网站爬取最新的新闻数据，并进行版块分类，对某篇版块下的所有新闻进行中文分词，保留表征能力强名词和动词作为关键词，并进行关键词词频统计，同时对新闻进行词云统计和词群分析。对不同版块的新闻热度进行统计分析。利用 flask 搭建后台，构建标准的 restful 接口，前
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2023-09-18 19:32:36
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推荐系统入门（九）：新闻推荐实践4（附代码） 目录推荐系统入门（九）：新闻推荐实践4（附代码）引言导包df节省内存函数定义数据路径数据读取训练和验证集的划分获取历史点击和最后一次点击读取训练、验证及测试集读取召回列表读取各种Embedding读取文章信息读取数据对训练数据做负采样将召回数据转换成字典用户历史行为相关特征用户和文章特征用户相关特征用户特征直接读入文章的特征直接读入召回文章的主题是否在
让我们使用Reddit API获取新闻标题并执行情感分析在我上一篇文章中，使用Python进行K-Means聚类，我们只是抓取了一些预编译数据，但是对于这篇文章，我想更深入地了解一些实时数据。使用Reddit API，我们可以从各种新闻subreddit获得成千上万的头条新闻，并开始享受Sentiment Analysis的乐趣。我们将使用NLTK的vader分析器，它可以计算识别文本并将其分为三
Python 3.10的发布是全球志愿者所做的伟大工作的结晶，在2021年10 月主导了 Python 社区的新闻周期。在此版本提供新功能的同时，Python 在TIOBE 编程社区索引中被公认为本月的顶级编程语言。通过参与Python 开发人员调查和回答 PyCon 美国 2022提案征集，您还有一些新的机会来支持社区。 Python 3.10 版本现在每年都会发布新版本的 Pytho
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2024-03-13 22:09:18
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[1]王婉,张向先,卢恒,张莉曼.融合FastText模型和注意力机制的网络新闻文本分类模型[J].现代情报,2022,42(03):40-47.针对问题： 1.短文本的特征稀疏 2.需要提高文本分类的精确度最终选择的解决方法： 1.Ngram2vec模型集合了Word2vec模型与FastText模型的优势，解决特征稀疏 2.注意力机制，提高精确度补充概念： FastText: 2016年，Fa
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2023-08-11 17:28:27
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本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第三场，赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。比赛介绍
赛事数据赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出
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2023-11-21 23:40:46
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对新闻文本（10类）进行文本分类，通过准确率、召回率、 f1-score 等指标对分类结果进行分析。python版本：python 3.6 分类方法：朴素贝叶斯需导入的相关库import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
from jieba import analyse
from sklearn.
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2024-04-24 16:10:14
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工欲善其事，必先利其器。我们要进行数据挖掘，就必须先获取数据，获取数据的方法有很多种，其中一种就是爬虫。下面我们利用Python2.7，写一个爬虫，专门爬取中新网http://www.chinanews.com/scroll-news/news1.html滚动新闻列表内的新闻，并将新闻正文保存在以新闻类别命名的文件夹下的以该新闻的发布日期和顺序命名的文本中。具体代码如下：#!/usr/bin/py
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2023-09-15 11:43:26
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# 手把手教你实现“机器学习新闻股票”
## 一、项目概述
在这个项目中，我们将学习如何使用机器学习技术来预测股票价格，这里我们将利用新闻头条作为特征。我们的目标是建立一个模型，通过分析新闻对股票市场的影响，来预测股票的涨跌。
## 二、流程概述
以下是实现“机器学习新闻股票”的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
1. 场景经常有小伙伴在交流群问我，每天的早报新闻是怎么获取的？其实，早期使用的方案，是利用爬虫获取到一些新闻网站的标题，然后做了一些简单的数据清洗，最后利用 itchat 发送到指定的社群中。由于爬虫面对 网站改版的不稳定性及 itchat 不安全性，所以放弃了这种方案后期更改了一种方案，通过修改爬虫方案，创建 API 服务，编写 App 去获取数据，然后手动发送到微信群本篇文章将和大家详细聊聊
# Python中的新闻文本标注
在现代信息社会，新闻媒体和社交网络每天都生成海量的信息。其中，如何提取和分析新闻文本中的关键内容，成为了数据科学与自然语言处理(NLP)领域的重要课题。文本标注是一种常用的技术，它可以帮助我们为文本中的特定元素添加元数据，例如标明实体、情感或主题等。
本文将介绍如何使用Python进行新闻文本的标注，并通过示例展示如何实现这一过程。我们将使用Python中常见
原创
2024-10-14 03:52:03
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一、概述 本文主要利用selenium控制谷歌浏览器爬取百度新闻资讯及新闻资讯的内容。并保存在本地。在爬取文章内容的时候我用到了正则表达式去匹配文字内容，这里在文章中会有一些杂质出现（后续会想解决方法）。 二、软件及应用模块 1、anaconda、pycharm anaconda里面集成了许多python的第三方库，使用起来非常方便。 在pycharm里面配置anaconda的环境具体方法可以百度
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2023-08-28 19:01:38
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2021-4月Python 机器学习——中文新闻文本标题分类(简单容易版)试题说明 任务描述 基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别数据说明 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生
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2023-10-20 22:19:25
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# 中文新闻文本标题分类的实现
中文新闻文本标题分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，目的是将新闻标题根据主题进行分类。本文将带你逐步了解如何用 Python 实现这一功能。我们会遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 - 收集和整理新闻文本数据 |
| 2 | 数据预处理 - 清洗文本数据，转换格式 |
| 3
原创
2024-10-27 06:18:14
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最近需要做一些和垃圾短信过滤相关的研究工作，因此有幸开始接触文本分类，在本篇文章中将对文本分类的一些工作做一些简单的介绍，有一些想法和理解可能不会很成熟，请大家谅解和指出。文本分类的目的是将某个文本进行归类，假设我们有多个文本类c1,c2,...,cn。文本分类的目的是，给定了一个文本t，我们要判别文本t属于c1,c2,..,cn中的那一类。文本通常是指一段文字，可能是一个短信，一封邮件，一个Hm
分词使用jieba分词, 注意lcut只接受字符串过滤停用词TF-IDF得到摘要信息或者使用LDA主题模型TF-IDF有两种jieba.analyse.extract_tags(content, topK=20, withWeight=False) # content为string, topK选出20个关键字, withWeight: 每一个关键词同等重要使用gensim库from gensim
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2023-08-22 12:22:30
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文章目录1.赛题背景2.学习目标3.赛题数据4.数据标签5.测评指标6.数据读取7.解题思路 1.赛题背景赛题以自然语言处理为背景，根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类。涉及NLP的预处理、模型构建和模型训练等。2.学习目标理解赛题背景和赛题数据。完成数据下载，理清解题思路。3.赛题数据赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、
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2024-05-23 08:48:43
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文章目录二、LightGBM介绍三、代码解析3.1 TF + RidgeClassifier3.1.2 max_features举例3.1.3 todense方法3.1.4 F1_score(sklearn)3.2 TF-IDF + RidgeClassifier3.3 TF-IDF+朴素贝叶斯3.4 TF-IDF+决策树3.5 TF-IDF+随机森林3.6 TF-IDF+XGBoost3.7
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2024-07-31 22:54:35
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新闻文本案例新闻文本案例新闻文本案例
07-新闻文本案例-效果演示和分析
08-新闻文本案例-样式控制演示
09-新闻文本案例-文本标签演示
10-新闻文本案例-案例实现
原创
2021-08-02 15:14:38
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新闻文本分类Task2学习目标学习使用Pandas读取赛题数据分析赛题数据的分布规律数据读取import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('../data/train_set.csv', sep='\t', nrows=100)这里的read_csv由三部分构成：读取的文件路径，这里需要根据改成你本地的路径，可以使用相对路径或绝对路径；分隔符sep，分割的字
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2024-08-11 09:25:10
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