Disaster_Tweet_Detector:一种检测推文是否与真实灾难有关的解决方案-源码

灾难鸣叫检测器 项目概况 该项目是Kaggle挑战。 在紧急时刻，Twitter已成为重要的沟通渠道。 由于Twitter提供近乎实时的信息，因此第一响应者越来越多地对其进行监视。 但是他们可能会面临困难，很难清楚地确定一个人是否正在宣布灾难。 使用包含隐喻的许多推文，这项任务可能很棘手。 我基于监督学习构建了一个解决方案，可以识别一条推文是否与真正的灾难有关。 这可以帮助紧急服务自动监视Twitter，以更好地检测灾难。 Github资料库 该存储库包含3个脚本： eda.y ：对“关键字”和“位置”特征的探索性分析，以分析与灾难发生的可能关联。 preprocessing.py ：一系列推文清洁和预处理 modelling.py ：推文矢量化（TF-IDF）和二进制分类模型（多项朴素贝叶斯） 探索性数据分析 我想弄清楚我们是否可以利用模型中的“位置”和“关键字”列。 关键字分