tweets twitter.csv

提交Kaggle竞赛“真实与否？NLP与灾难鸣叫”（排名前25％） 挑战链接： : 链接到公共Kaggle笔记本（SVM）： : 在此存储库中，您将找到3个笔记本： 一种使用spaCy字向量和SVM的 一种使用BiLSTM的 一种将预训练的BERT用于序列分类 在测试集上，SVM的f1得分达到0.81152，BiLSTM达到0.80，而BERT达到〜0.83 f1得分。

Kaggle_Disaster_Tweets 带有灾难性推文的自然语言处理：预测哪些推文与真实灾难有关，哪些不与真实灾难有关任务开始日期：2021.04.04 任务说明：使用火车数据中的信息，构建模型以预测某条推文是否与真实灾害有关 火车数据集说明： 列 描述 有效/缺失 遗失率 'ID ' 每条推文的唯一标识符（推文编号） 7613/0 0％ '关键词' 推文中的特定关键字 7552/61 1％ '地点' 发推文的位置 5080/2533 33％ '文本' 推文的文字 7613/0 0％ '目标' 这条推文是否是一场真正的灾难（标签） 7613/0 0％ 测试数据集说明： 列 描述 有效/缺失 遗失率 'ID ' 每条推文的唯一标识符（推文编号） 7613/0 0％ '关键词' 推文中的特定关键字 3237/26 1％ '地点' 发

两个没有ML知识的家伙开始创建一个神经网络来进行Twitter情绪分析。 ：D 如何使用： 将情感分析数据集提取到“ full_data”（或任何您想要的数据） 运行“ python3 split_data.py full_data 1000”，将训练数据分成随机的1000条不良tweets和1000条良好tweets。 运行'python3 ffn_twitter.py'。 当前，您必须对文件名进行硬编码。

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：

介绍 TweetScraper可以从获得推文。 它基于构建，无需使用 。 爬网的数据不如API所获得的那么干净，但是好处是您可以摆脱API的速率限制和限制。 理想情况下，您可以从Twitter搜索获取所有数据。 警告：请保持礼貌，并遵守。 安装 安装conda ，您可以从获得它。 经过测试的python版本是3.7 。 安装Seleniumpython绑定： : 。 （注意： KeyError: 'driver'是由错误的设置引起的） 对于ubuntu或debian用户，运行： $ bash install.sh $ conda activate tweetscraper $ sc

Sentiment_analysis_twitter 总览 分析表情符号在改善情感分析结果中的作用。 使用Twitter StreamAPI收集Twitter数据，并使用TF-IDF对推文进行矢量化处理。 使用矩阵创建一个正向和负向矢量，并使用余弦相似度来确定给定推文为正或负的程度。 通过转换unicode将Emoji表情合并到推文中，并重复该过程。 将过程分类提高了15％。 动机 了解人类的情感和理智向来是我的痴迷。 借助我的数据科学技能，我想了解人们如何在社交网络上表达情感，也就是情感分析。 作为一个狂热的Twitter用户，我知道限制少于140个字符如何迫使人们进行创新，以及表情符号如何

推特激活的加密货币交易者 2021年2月11日-已在DOGE / BTC（Kraken＆Binance），DOGE / GBP，BTC / GBP（Binance）上进行过测试，并从Elon最新的Doge微博中成功获得了17％和3％的回报 想法是使用Twitter触发器购买加密货币，并在用户指定的时间/价格/％收益后出售，例如当Elon麝香关于狗狗币的推文时 市场，特别是小市值的山寨币受到``炒作''加密货币，加密泵之后有大量资金的个人的严重影响。 当发布推文时，我们可以成为第一个进行交易的人之一，以利用这一机会 发布Tweet时，它将检查与特定加密货币的关键字匹配的子字符串 这些关键字和硬币可以由用户指定 要在本地系统上配置： pip install -r requirements.txt 使用Binance运行： python twitter_binance.py 与Kraken一