通过python来实现"语象观察" “语象观察”是钱刚老师之前在做的一个研究项目，之前曾经在公众号“尽知天下事”（现已被封）上发布。我对这种通过数据来发掘有价值的内容的数据新闻很感兴趣，算是弥补自己文笔不行还想从事新闻传媒的曲线救国道路吧。 不过作为一个对电脑方面感兴趣但很小白的我来说，所有的步骤想起来都很简单，但实操起来无从下手，不过决心还是很坚定的，决定要做到现在基本完成将近10个月。 一步步找问题，找解决办法，和一次次试验。念念不忘，必有回响。目前我已经实现了所有我最初的设想功能。 一：获取人民日报的数据 分析数据，第一步是要获取人民日报的数据。利用爬虫每月爬取人民日报当月内容为txt文件，爬虫这部分代码来源于CSDN用户@机灵鹤，帮助我解决了最难的变成问题，非常感谢。 1、代码如下： import requests import bs4 import os import datet

人卡 :framed_picture: 使用 React.js、Bootstrap 和显示人员信息卡 资源： 。 。 。 。 学分 用 :red_heart: 格洛丽亚·莫拉莱斯

适合的可以拿走

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执业专利代理师数据库，数据更新时间2020年12月

大概五千个人脸数据集，基本都是一些名人，数量不一。 里面两个压缩包 all:是每个名人只有一张图片，放在一个文件里，大概五千多张，jpg格式，大小十几kb（自己处理的） 另外的压缩包是官方的，数量不一，五千多个文件夹 地址：https://www.kaggle.com/atulanandjha/lfwpeople

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用于人际关系分类的R-BERT 本项目采用R-BERT模型：对人物关系进行分类，提升效果明显，在测试集上的F1值达到85％。 数据集 共3901条标注样本，训练集：测试集= 8：2 标注样本：亲戚 1837年6月20日，威廉四世辞世，他的侄女维多利亚即位。 ，其中亲戚为关系，威廉四世为实体1（entity_1 ），维多利亚为实体2（entity_2）。 每一种关系的标注数量如下图： 模型结构 从BERT获得三个向量。 [CLS]令牌向量 实体_1平均向量 平均实体_2向量 将每个矢量传递到完全连接的层。 退出-> tanh-> fc-layer 连接三个向量。 将串联的矢量传递到完全连接层。 辍学-> FC层 完全符合书面条件。 分别平均对entity_1和entity_2隐藏状态向量。 （包括$，＃个令牌） 完全连接层之前的Dropout和

无家可归者愿望分析 如果您有3个愿望，它们将是什么？ 这是对Invisible People Mark创始人提出的三个愿望的分析。 Please keep in mind that many of these wishes have been generalized in order to allow for the aggregation of wishes in order to see trends. 如果您希望看到未概括的愿望，可以在这里观看视频： : 投稿人：哈桑·卡瓦贾（Hassan Khawaja） 建立日期： 11/18/20 这100人是如何选择的？ 我是根据随机性选择这些人的，然后从第一页开始往后走，然后继续单击以查看较早的视频。 探索不同的关系 most common wishes most unique wishes most common loc