推特航空公司 来自美国主要航空公司客户的推特的情绪分析。 可以在以下博客文章中找到该项目的描述：

word2vec_twitter word2vec_twitter_model.bin

前两年IOS应用源码-主要是用于毕业设计学习的。

前几年的Android应用源码Demo，主要面向的是学生毕业设计学习。

Twitter爬虫 从Twitter抓取推文 产品特点 刮旧推文 按用户名抓取 刮擦顶级推文

Word2Vec_Twitter 关于 该存储库使用代码和， 。 此zip包含在Twitter数据上训练的word2vec模型，如以下所述： 戈丁，F.，Vandersmissen，B.，De Neve，W.，＆Van de Walle，R.（2015）。 多媒体实验室@ ACL W-NUT NER共享任务：使用分布式单词表示法为Twitter微博命名实体识别。 Anos用户生成的文本研讨会，ACL 2015。 免责声明 如果使用该模型，请引用本文。 该zip包含2个其他文件，可使用Python读取word2vec模型。 用于此目的的代码是从Gensim库中提取的，可以在以下位置找到：

JS分享代码 全功能 支持facebook twitter等 可结合移动端页面！

著名的社交网站Twitter.com，对外提供了方便的开发接口，如果用Java调用这些接口，那么这个工具包是你的首选。

Twitter情绪分析 这是一种自然语言处理问题，其中通过使用机器学习模型对消极消息中的消极消息进行归类来进行情感分析，以进行分类，文本挖掘，文本分析，数据分析和数据可视化 介绍 如今，自然语言处理（NLP）成为数据科学研究的温床，而NLP的最常见应用之一就是情感分析。 从民意测验到制定完整的营销策略，该领域已完全重塑了企业的运作方式，这就是为什么这是每个数据科学家都必须熟悉的领域。 与一组人手动完成相同任务所需的时间相比，可以在几秒钟内处理成千上万个文本文档的情感（以及其他功能，包括命名实体，主题，主题等）。 我们将按照解决一般情感分析问题所需的一系列步骤进行操作。 我们将从预处理和清理

Twitter股票交易员（NLP情绪分析） （ ， ，（ ， 。 。 描述 此应用程序将基于用于情感分析的自然语言处理（NLP）算法实现股票的纸面交易。 应该注意的是，由于没有公司的其他情况，对公司使用推特React非常不稳定，并且在日内交易之外几乎没有用例。 该软件是按原样提供的，对于您因使用此程序而导致的任何后果，作者概不负责。 他们不对您因使用此程序尝试赚钱而愚蠢造成的损失负责，而不是对公司的财务记录进行尽职调查。 总览 该应用程序包含三个主要部分： 摄取引擎 接收引擎是应用程序的“前端”，可以持续运行，利用Twitter的从重要的股票金融服务获取最新更新，然后再将信息分批