原标题：如何用 100 行 Python 代码实现新闻爬虫？每天我都要坐地铁上班，而地铁里完全没有手机信号。但我希望在坐地铁的时候读些新闻，于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用，所以只完成了原型，它可以满足我最基本的需求。其思路很简单：找到新闻源；用Python抓取新闻；利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容；转换成容易阅读的格式并通过邮件发送。下面详细介绍每个部
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2023-11-28 15:03:09
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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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本文介绍一下使用朴素贝叶斯算法来做文本分类任务。 数据集是搜狗新闻数据集“corpus_6_4000”，它包含六大类新闻，每类新闻4000篇，每篇新闻长度在几百到几千字不等。六类新闻分别是'Auto', 'Culture', 'Economy', 'Medicine', 'Military', 'Sports'。今天的任务就是使用监督学习算法（朴素贝叶斯）来实现文本自动分类问题。话不多说，让我们
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2023-12-18 23:10:55
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爬虫数据网址：新闻中心滚动新闻_新浪网最近想获取一些新闻数据来做一个NLP的分类模型所以爬取了新浪的一些新闻数据用于学习使用。首先先查看网页源码：发现url中id和类别中的s_id相等，经过尝试替换，发现该编号确实是类别所在标签。有发现page这个参数和页数相同，其中num=50 ,和pageid=153这两个参数没有太大的影响，所以就可以通过修改这两个参数的值来获得不同标签下的url了
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2023-08-14 23:47:35
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目标是把腾讯新闻主页上所有新闻爬取下来，获得每一篇新闻的名称、时间、来源以及正文。接下来分解目标，一步一步地做。步骤1：将主页上所有链接爬取出来，写到文件里。python在获取html方面十分方便，寥寥数行代码就可以实现我们需要的功能。代码如下:def getHtml(url):page = urllib.urlopen(url)html = page.read()page.close()retu
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2023-07-08 20:52:11
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前两节，讲了向量空间模型，以及如何在信息检索领域中运用向量空间模型。向量空间模型提供了衡量向量之间的距离或者相似度的机制，而这种机制可以衡量查询和被查询数据之间的相似程度，而对于文本检索来说，查询和文档之间的相似程度可作为文档的相关性。实际上，除了文档的相关性，距离或者相似度还可以用在机器学习的算法中。今天，我们就来聊聊如何在聚类算法中使用向量空间模型，并最终实现过滤重复文章。聚类算法在概率统计模
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2024-10-10 15:11:56
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准备相信各位对python的语言简洁已经深有领会了。那么，今天就带大家一探究竟。看看一行python代码究竟能干些什么大新闻。赶紧抄起手中的家伙，跟小编来试试吧。首先你得先在命令行进入python。像下面一样。> python
Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 08:06:12) [MSC v.1900 64 bit (AMD64
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2024-03-01 20:47:28
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参考链接: python实现多重排序(多级排序) 参考链接: Python中优先级队列的实现,heapq堆队列算法实现最小堆 参考链接: Python内置函数sorted()和列表的sort方法使用介绍 参考链接: Python中优先级队列的实现,heapq堆队列算法实现最小堆 参考链接: 排序指南 参考链接: sorted(iterable, *, key=None, reverse=False
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2023-11-29 11:00:24
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Classifying newswires: a multi-class classification example本节会构建一个网络，将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以更具体地说，这是单标签、多分类（single-label, multiclass c
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2023-08-15 10:30:59
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# 用 Python 实现新闻主题分类
作为一名刚入行的小白，了解新闻主题分类的流程至关重要。下面我将通过一系列步骤，详细介绍如何使用 Python 实现新闻主题分类的基本过程，同时提供必要的代码和解释。
## 流程概述
以下是实现新闻主题分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------
# 新闻主题分类：用Python实现自动化分类
在数字化时代，每天都有成千上万的新闻涌现。在这样的信息洪流中，如何快速、准确地对新闻进行主题分类，是一个亟需解决的问题。本文将介绍如何利用Python实现新闻主题分类，帮助我们更好地处理和理解新闻信息。
## 一、新闻主题分类的意义
新闻主题分类能够帮助读者更快速地定位感兴趣的内容，同时也利于新闻平台进行信息推送、广告定向等业务。通过对新闻进行
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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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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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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分类问题Demo这应该是我能想到最简单的方法惹， 应该是我能想明白的 emm 这中不仅仅用于新闻分类，可以扩展为 标签分类。 这里仅用新闻做实验鬼知道我参考了多少博客， 一个能直接跑起来的都没有思路通过不同种类新闻提出关键词使用gensim 训练 建立语意向量通过 向量 对比 做语意匹配数据源由于爬虫爬取的新闻 还需要自己分类 =。= ，于是偷懒使用 sougou 2008年 的数据（http:/
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2024-04-16 22:02:53
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数据准备获取近10年的新闻联播文本有两个方法，一是自己写，将CCTV网站的新闻联播网页下来，二是通过Tushare SDK的API免费获取数据。如果是自己爬，好处是可以锻炼自己的编程能力，磨练自己被可能不统一的网页格式虐心千百遍还不砸电脑的心态意志。坏处是爬数据，清洗数据确实浪费时间，搞不好真有可能费电脑。当然如果直接通过Tushare SDK调取数据，只需要一行代码即可获取到格式统一
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2023-11-01 10:02:59
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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
一、Python基础阶段掌握python脚本、python界面编程能力、数据库、基本爬虫、多线程多进程开发能力，可以胜任基本的python开发工作。知识点：1.数据的存储：Python概述、进制以及进制转换、原码、反码、补码、第一个Python程序、终端读取与打印等。2.运算符与表达式：关键字和标识符、算术运算符、python数据类型、赋值运算符、运算符、复合运算符、条件控制语句(if..else
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2023-08-07 17:10:41
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一、功能需求分析 1、banner 2、推荐文章列表 3、文章标签导航 4、文章列表 5、分页二、模型设计 根据功能分析，我们需要如下表，大量的经验和功能积累1、表和字段分析 a 文章分类表 b 文章表 c 文章评论表 d 推荐文章表 e 轮播图表2、模型定义 定义一个基类模型，抽取公共字段 创建时间、更新时间、逻辑删除 a 分析每个表功
使用的sort() 和sorted()方法区别：sort()方法对自身排序，返回None；sorted()方法返回排序后的变量str1 = [[3,1],[2,1],[1,2],[2,0]]
str1 = sorted(str1, key=lambda v:(v[0], v[1]))
print('str1: ', str1)
str2 = [[3,1],[2,1],[1,2],[2
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2023-06-21 15:35:48
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