微博文本分析和可视化 0.数据来源和结构 新浪微博，爬虫链接： 微博内容数据结构（mongo数据库导出的json文档） content_example: [ {'_id': '1177737142_H4PSVeZWD', 'keyword': 'A股', 'crawl_time': '2019-06-01 20:31:13', 'weibo_url': 'https://weibo.com/1177737142/H4PSVeZWD', 'user_id': '1177737142', 'created_at': '2018-11-29 03:02:30', 'tool': 'Android'

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德语句子的自动复杂度评估 团队成员 里奥·阮·拉乌尔·贝格·康拉德·斯特劳布·蒂尔·诺彻 邮件地址 现有代码片段 利用的图书馆 运行代码（稍后将设置主入口点） 下载数据集： python download_data.py 项目状态 数据分析 我们的主要数据源是TextComplexityDE 19数据集（ ），其中包含1000个德语句子，由外语学习者在7点Likert量表上标记为A级和B级，其中1表示低复杂度，高可读性句子，而7则相反。 其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自Leichte Sprache。 数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。 除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。 图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。 评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。在句子的

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