python自然语言处理结课项目,基于flask搭建的web系统 启蒙+提高 【 Anconda + python 3.7+mysql5.7 】，里面有 注册登录、主页面、新闻推荐、新闻分类、留言板、新闻问答系统、相似度计算和关系图、统计图、词云图等......选取模型+训练模型+模型测试+算法调优 >**这块主要就是一个增加和查看，和前面的注册登录没有太大的区别** **首先留言板就是往表中插入数据（注册）。后面的滚动的数据就是将后端取出来的数据展示在提前准备好的js上面(样式上面)** 项目简单，使用心强，单个模块拆卸简单 1、连接数据库 2、往相应的表中添加一些数据 3、读取表中的数据，展示在js上面（传递给js） 4、断开与数据库的连接 1、前端通过post方法把注册的用户名和密码传到后端。 2、连接数据库。 3、判断前端取来的数据是否为空。 4、上号密码不为空则将前端取到的用户名和密 1、前端通过post方法把注册的用户名和密码传到后端。 2、连接数据库 3、查询数据库是否有这一条数据 4、有，登陆成功，跳转页面。没有输出账号密码输入错误

本文介绍了如何使用akshare获取股市新闻，并利用snownlp进行情绪分析。以600887伊利股份为例，通过获取股票新闻数据，对每条新闻进行情绪分析，判断其乐观或悲观情绪。具体方法是将新闻文本输入snownlp，计算情感得分，小于0.4的为悲观，否则为乐观。最终统计乐观与悲观新闻的比例，结果显示乐观新闻占比77，悲观新闻占比23。该方法可用于股市情绪监测，为投资决策提供参考。 在当今瞬息万变的金融市场中，投资者面临的挑战之一是如何准确捕捉市场的即时情绪。股票市场新闻作为投资者了解市场动态的一个重要渠道，其中蕴含的情绪信息对于投资决策至关重要。本文深入探讨了如何结合Python的数据分析库akshare和自然语言处理工具snownlp来实现对股市新闻情感的分析。通过这一方法，投资者可以量化新闻文本中的情绪倾向，区分出新闻报道是偏向乐观还是悲观，这有助于投资者更加理性地看待市场，并作出更为明智的决策。 要实现这一目标，需要从akshare库中获取到相关的股票新闻数据。akshare是一个强大的金融市场数据接口包，它提供了丰富多样的接口来获取包括股票、期货、基金等在内的金融市场数据。在本文案例中，选取了伊利股份（股票代码：600887）作为研究对象，通过调用akshare提供的接口，成功获取了该股票相关的新闻数据。 利用snownlp进行新闻文本的情感分析。snownlp是一个基于深度学习的中文自然语言处理库，它通过训练得到的模型可以对中文文本的情感色彩进行评分，从而判断文本是积极的、中性的还是消极的。在本文中，通过将获取到的每条新闻文本输入snownlp进行分析，得到了一个情感得分。根据得分的高低，本文采取了一个简单但有效的阈值判定规则：若得分小于0.4，则判定新闻情绪倾向于悲观；若得分大于或等于0.4，则判定新闻情绪倾向于乐观。 接下来，本文对获取到的新闻进行了情绪分析，并对乐观和悲观情绪的新闻进行了统计。结果显示，在分析的新闻样本中，乐观情绪的新闻占据了77%，而悲观情绪的新闻占据了23%。这一比例反映了伊利股份在市场中的整体情绪倾向。尽管每条新闻的情绪得分并不一定能完全准确地代表新闻本身的真正情感色彩，但大量新闻样本的统计结果对于评估市场情绪提供了有价值的参考。 值得注意的是，这一方法不仅适用于单一的股票，还可以广泛应用于整个股市的多只股票。投资者可以通过这一方法进行跨股票或整个板块的情绪分析，进而形成对市场情绪的整体评估，为投资决策提供更为全面的信息支持。 在实际操作中，这一情绪分析方法还能够与其他技术分析工具结合使用，形成一套完善的股票分析系统。例如，可以将情绪分析与K线图、成交量、均线等技术指标结合，以观察情绪变化与股票价格波动之间的关系，从而为投资策略的制定提供更为丰富的参考数据。 需要强调的是，尽管情绪分析能够提供市场情绪的量化信息，但任何单一的分析工具都无法全面覆盖市场的所有复杂因素。因此，投资者在进行投资决策时，仍需综合考虑市场基本面分析、技术分析以及个人的投资经验等多方面的因素，以形成更为全面和准确的投资判断。

超级司机游戏 你能在零工经济中成功吗？ 优步游戏是英国《金融时报》制作的关于优步司机的经济和经验的叙事性新闻游戏。 玩家有一周的时间尝试赚取 1,000 美元，并且必须在接受游戏采访的真正 Uber 司机面前做出选择。 当地的 使用 npm ( npm install ) 或 yarn ( yarn ) 安装 NPM 模块。 运行npm start ，它执行构建/编译，启动开发服务器并监视更改。 部署 在分支中编写代码。 做个公关。 CI 将自动： 构建和测试分支 将绿色版本部署到审查站点 对审查版本进行快速冒烟测试 获得代码审查。 一旦你竖起大拇指，就合并到主人。 CI 将构建、测试并将构建部署到生产。 使用入门套件 这个项目是用。 执照 该软件由金融时报在下。 请注意，MIT许可证仅包括该软件，并不涵盖使用该软件提供的任何FT内容，该内容的版权归英国金融时报有限公司所有，

《Reddit 2.5百万社交新闻数据集：深入探索NLP与社交媒体分析》 Reddit，作为全球知名的社交新闻网站，汇集了丰富的用户生成内容和互动讨论。这份名为"Reddit 2.5 million 社交新闻数据集"的数据宝藏，为我们提供了深入研究自然语言处理（NLP）和社交媒体行为的宝贵材料。数据集包含2500个最受欢迎的发布者的1000个帖子及其相关的评论，这为我们揭示了新闻传播、用户互动以及舆论动态等多个层面的洞察。 NLP是这个数据集的核心应用领域。通过分析这些帖子的标题和内容，我们可以研究语义理解、情感分析、主题建模等NLP技术。例如，可以训练文本分类模型，识别出新闻的类别，如科技、体育、娱乐等；利用情感分析工具，理解用户对不同话题的情绪反应，从而揭示公众态度；此外，主题建模可帮助我们发现隐藏的主题，理解用户关注的热点。 数据集中的评论部分为社会学研究提供了丰富的素材。评论数量和质量反映了帖子的受欢迎程度，通过对评论内容的分析，可以研究用户的参与度、讨论趋势和社区动态。例如，探究评论的结构和模式，可以了解信息传播的方式；分析用户间互动的频率和形式，有助于理解社交媒体上的影响力和社交网络结构。 再者，时间序列分析也是这个数据集的一大亮点。通过对帖子发布时间和评论时间的分析，可以研究信息传播的速度和生命周期，以及不同时间段内的用户活跃度。这对于新闻传播策略的制定和社交媒体营销具有重要指导意义。 除此之外，还可以结合外部数据进行更深入的研究。例如，将Reddit数据与新闻事件、股市走势等关联，可以探索社交媒体舆论与现实世界事件之间的关系。同时，通过分析特定发布者的帖子，可以研究个人在社区中的角色和影响力变化。 "Reddit 2.5 million 社交新闻数据集"为学术研究和实际应用提供了广阔的空间。无论是NLP的算法开发，还是社交媒体行为的洞察，甚至是舆情分析和信息传播的研究，都能从中获益。通过细致入微的分析，我们可以更深入地理解社交媒体生态系统，以及它如何塑造和反映我们的世界。

本文提供了一个财经新闻爬虫和可视化分析的完整案例，适合作为课程作业参考。案例首先介绍了数据来源——新浪财经新闻网，并详细展示了爬虫代码实现，包括如何获取和编码处理网页数据。随后，作者将爬取的2000多条财经新闻数据存储为CSV文件，并进行了多方面的可视化分析：包括不同报告类型的数量对比、每日新闻发布数量趋势、发文机构排名以及新闻标题的词云图生成。此外，文章还展示了如何使用自定义形状（如心形）优化词云图效果。最后，作者建议可以进一步爬取新闻内容进行情感分析等深度研究，为读者提供了扩展思路。 随着信息技术的飞速发展，网络爬虫技术在数据采集领域发挥着越来越重要的作用。本文介绍了一个具体的财经新闻爬虫分析项目，旨在通过技术手段，自动化地从新浪财经网站上抓取财经类新闻数据，并进行数据处理与可视化分析。 项目开始于数据源的选取。新浪财经作为新闻数据的来源，拥有大量丰富、实时的财经新闻报道。接下来，文章详细解读了爬虫代码的实现过程，包括如何设计程序获取网页数据，并通过编码转换处理这些数据，使之能够被后续分析工具所识别和使用。 在爬取到2000多条新闻数据之后，作者将这些数据存储为CSV格式的文件。CSV文件因其格式简单、易于读写而成为数据分析的常用存储格式。这些数据接下来被导入到数据分析工具中，进行了一系列的可视化分析。 分析的第一步是统计不同类型的财经新闻报告数量。通过对比，用户可以快速了解哪些类型的财经新闻更受关注。接着，文章展示了每日新闻发布数量的趋势分析，这有助于观察财经新闻报道的周期性和时事热点的关联性。通过每日新闻发布数量的波动，可以洞察特定时期内财经领域的重要事件或趋势。 在分析过程中，文章还对发文机构的排名进行了统计。这些机构可能是报社、杂志社或网络媒体平台，它们在财经新闻领域的活跃度和影响力，通过排名可以直观地展现出来。 此外，本文还引入了新闻标题的词云图生成技术。词云图是数据可视化中一个形象直观的表现形式，通过词的大小直观反映词频，即新闻标题中各词汇的重要程度。通过生成词云图，人们可以迅速抓住新闻主题的核心内容，有助于快速识别财经新闻的主要话题和焦点。 为了进一步提升可视化效果，作者还展示了如何使用自定义形状来优化词云图。例如，使用心形等形状使词云图在视觉效果上更具吸引力，增强观众的阅读兴趣。 项目虽然已经提供了丰富的分析视角，作者还建议，未来的研究可以进一步深入，比如通过爬取新闻的详细内容进行情感分析。情感分析能帮助识别新闻报道中的情绪倾向，例如正面、中性或负面情绪，这对于了解公众情绪、投资决策等有着重要的参考价值。这样的深度研究可以为财经新闻分析提供新的视角和更深层次的理解。 文章提供了一个具有高度实用性的案例，对于学习Python编程、网络爬虫、数据分析和数据可视化的人来说，本项目不仅是一个优秀的课程作业参考，更是深入理解这些技术如何在实际中应用的绝佳范例。

站长必备工具之文本替换专家（支持编码）本程序由爱站之家制作发布 网页文件替换 支持所有网页模块 源码 快速替换 1分钟可以替换1000多个页面智能准确的区分ANSI、UTF-8（包括无BOM的UTF-8）、Unicode、UTF-32等多种文件编码。 站长必备工具之文本替换专家功能介绍 文本替换专家，使用简单，功能强大，支持多级目录同时替换，支持大小写匹配，支持文件备份，支持文件查找，智能历史替换方案记录以及智能备份文件批量还原系统，让文本查找、批量查找、替换、批量替换、重复查找替换及批量备份还原更轻松，自带简洁高效文本编辑功能，让你的文本修改更加得心应手，高效跟踪引擎以及完善的操作报表，让操作结果清晰明了。程序特有的文件检索引擎，使文件检索速度极快。程序小巧，绿色免费，任君随意使用。 发布这个工具也是配合爱看影院网站源码使用的，也支持任何网站源码和文本文件 站长必备的工具之一，工具很小 但是很强大，不管市面上有再多替换工具，我只用他就足够了，也有几个这样的，但是编码问题真心不敢恭维，替换后很多出现乱码问题！！！

【PHP新闻发布系统】是一种基于PHP编程语言开发的网站应用程序，用于在线发布、管理与更新新闻内容。这样的系统通常包括一个后台管理系统，允许管理员执行添加、删除和修改新闻条目的操作，以便保持网站内容的实时性和新鲜度。在互联网上，新闻的快速传播和更新对于任何媒体或信息分享平台来说都是至关重要的，因此PHP新闻发布系统的存在就显得尤为关键。 PHP（Hypertext Preprocessor）是一种广泛使用的开源脚本语言，特别适合于Web开发，可以嵌入到HTML中。它的特点是语法简洁，学习曲线平缓，且具有丰富的扩展库，能够方便地处理数据库、表单提交、用户认证等任务，因此是构建新闻发布系统的理想选择。 在描述中提到的"简单的PHP发布系统，带后台"，这意味着该系统包含一个后端管理界面，只有经过授权的管理员才能访问。这个后台通常需要用户登录，登录验证通过后，管理员可以查看、编辑和管理所有新闻文章。后台界面可能包括以下功能： 1. **新闻添加**：提供一个表单，允许输入新闻标题、内容、作者、发布时间等信息，并可以选择分类或标签。 2. **新闻编辑**：允许管理员对已发布的新闻进行修改，如更新内容、更改标题或者调整发布时间。 3. **新闻删除**：提供一种方式来删除不再需要或错误发布的新闻，确保网站信息的准确性。 4. **分类管理**：创建、修改和删除新闻分类，帮助组织和浏览新闻。 5. **搜索和排序**：后台可能包含搜索功能，帮助管理员快速找到特定新闻，同时支持按照日期、标题等不同标准对新闻进行排序。 6. **权限管理**：设置不同级别的管理员权限，控制他们对新闻的操作范围，比如只允许某些管理员发布新闻，而其他管理员只能进行编辑或删除。 在给定的文件名称列表中，"新闻发布系统"可能是整个项目的源代码包，包含了实现上述功能的所有PHP文件、HTML模板、CSS样式表、JavaScript脚本以及可能的数据库配置文件。这些文件共同构成了新闻发布系统的完整架构，包括数据库连接代码、新闻数据的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作、用户认证逻辑、前端界面渲染等。 在实际应用中，这样的系统可能会进一步集成SEO优化功能，例如自动生成元标签，支持友好的URL结构，提高搜索引擎的可见性。同时，考虑到安全性，应有防止SQL注入和XSS攻击的安全措施，以及定期备份和数据恢复策略。 PHP新闻发布系统是一个功能完善的工具，帮助网站管理者高效地管理新闻内容，同时为用户提供流畅的阅读体验。无论是小型新闻站点还是大型媒体平台，都能从中受益。通过深入理解并定制这类系统，开发者可以打造出满足特定需求的、强大的内容管理系统。

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