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高音数据集对性别分类的自然语言处理NLP 借助自然语言处理NLP，我可以从Tweeter数据集中识别性别分类 该文件包含： 加载数据集： 该数据集用于训练CrowdFlower AI性别预测器。 您可以在此处阅读有关该项目的所有信息。 要求参与者仅查看Twitter的个人资料并判断用户是男性，女性还是品牌（非个人）。 数据集包含20,000行，每个行都有一个用户名，一条随机鸣叫，帐户个人资料和图像，位置，甚至是链接和侧边栏颜色。 数据集来自这里： : 灵感 您可以尝试使用此数据集回答以下几个问题： 推文和个人资料中的单词如何预测用户的性别？ 用什么词可以强烈预测男性或女性性别？ 风格因素（例如链接颜色和侧边栏颜色）如何很好地预测用户的性别？ 数据 数据集包含以下字段： unitid：用户的唯一ID _golden：模型的黄金标准中是否包含用户； 对或错 unitsta

GloVe is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the resulting representations showcase interesting linear substructures of the word vector space.

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Twitter的利爪 这是我为Android创建的Twitter客户端的完整版本。 它是100％开放源代码，您要做的唯一插入就是您自己的API密钥。 我很幸运地说，作为付费应用程序，Talon自2014年发布以来一直位居付费社交应用程序排行榜的首位。在Play商店中，它累积了100,000多次下载，同时获得4.6星评级。 该应用程序是我做过的更成功的应用程序之一，我向多年来支持我的工作的所有人公开表示感谢，谢谢！ 它的效果很好，我很自豪地说它可能被认为是最受欢迎的第三方Twitter应用程序之一。 尽管我将是第一个承认它远非完美的人-当我不知道自己在做什么时编写了许多基本代码-这可能是一个非常不错的项目，可以寻求灵感，实现详细信息和贡献。 享受Twitter的Talon，让我知道您接下来要看的内容！ 建筑利爪 您应该针对当前的master分支构建应用。 标记均为旧版本，不维护。 我将无法支持构建较旧版本的应用程序。 在Talon工作之前，您需要为Twitter生成一些API密钥。 我不会分发密钥。 要获取您的Twitter API密钥，请执行以下步骤： 登录其开发者网站（

此数据集由几千个 Twitter 用户评论（输入文本）和情感（输出标签）组成，用于学习如何培训文本以进行情绪分析。 此数据集是通过实施关键字使用 Twitter API 创建的。 这里的想法是一个数据集不仅仅是一个玩具 - 合理的规模的真实业务数据 - 但可以在几分钟内在一个适度的笔记本电脑上训练。 file/opensearch/documents/92964/data.csv

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