Orange3实战教程：文本挖掘---《推特》

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 数据挖掘 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 自然语言处理 orange3中文版
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Twitter

从Twitter搜索API获取数据。

输入

  • 无

输出

  • 语料库 (Corpus): 从Twitter API获取的推文集合。

Twitter微件支持通过Twitter API查询推文。您可以按内容、作者或两者组合进行查询，并且如果需要创建更大的数据集，可以累积结果。该微件仅支持REST API，并且最多允许查询过去两周内的推文。

注意：自2023年3月30日Twitter API计划变更后，Twitter不再支持免费访问检索推文。至少需要“基础（Basic）”访问权限。

Twitter微件示意图

  1. 开始查询:
    输入Twitter密钥（

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6、数据科学与决策入门：从基础到实践
xgboost6farmer的博客
09-04 26
本文全面介绍了数据科学的基础知识与实践应用，涵盖数据获取、清洗、探索性分析、建模与评估的完整流程。重点讲解了Python在数据科学中的核心作用，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等关键库的使用方法，并通过房价预测项目展示了从数据处理到模型训练与评估的实战过程。同时探讨了数据科学在金融、医疗、互联网等领域的广泛应用及未来发展趋势，如AI融合、自动化数据科学和数据安全等，为初学者提供了系统的学习路径和实践指导。
Orange3实战教程：文本挖掘---《纽约时报》组件
err2008的专栏
06-19 49
《纽约时报》小部件通过API获取1851年至今的新闻文章数据，每次最多返回1000篇文档。用户需提供API密钥，可设置查询内容和时间范围，选择文本特征（如标题、摘要）。该工具适合与文档地图小部件结合进行地理位置分析，示例展示了如何查询"斯洛文尼亚"相关文章并分析其地理分布。结果显示除本国外，克罗地亚和匈牙利提及频率较高。
Orange3实战教程：文本挖掘---《卫报》API组件
err2008的专栏
06-18 37
《卫报》API组件通过《卫报》开放平台获取文章数据，需要用户提供API密钥。使用步骤包括：输入密钥、设置查询条件（关键词、时间范围、提取特征），然后点击搜索开始检索。检索结果可在语料库查看器中浏览。该组件功能类似其他数据检索工具，支持获取标题和正文等内容。示例展示了如何查询特定关键词和时间范围内的文章。
Orange3实战教程：文本挖掘---维基百科
err2008的专栏
06-20 28
维基百科小部件是一个通过MediaWiki API获取维基百科数据的工具，适用于教学演示。用户可输入查询词列表（默认英语），设置检索数量（1-25篇），并选择文本特征。该工具会输出文档集合并生成报告，常配合预处理和词云分析使用。示例展示了检索"斯洛文尼亚"和"德国"文章并分析高频词的过程。与其他语料库工具（如纽约时报、推特）功能类似，操作方式相同。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 562
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
Orange3 实战教程 总目录
err2008的专栏
03-28 1248
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。
【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】15. RNN与Transformer情感分析实战：从原理到代码全方位对比
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
08-14 692
摘要：情感分析是自然语言处理的核心任务，而序列模型是实现该任务的关键工具。本文以IMDB电影评论数据集为基础，通过实战对比RNN（含LSTM、GRU）与Transformer在情感分析中的表现。首先解析两种模型的核心原理，包括RNN的循环结构、LSTM的门控机制及Transformer的自注意力机制；然后提供完整可运行的PyTorch代码，从数据预处理、模型构建到训练评估，一步到位；最后对比实验结果，分析各模型在准确率、训练效率、长文本处理等方面的优劣，并给出实用优化技巧与部署建议。
NLP(V)：实战分析推特及若干网站文本
SWY's Workshop
03-14 1317
这里我们使用beautifulsoup爬取wiki网页。首先安装requests。然后爬取网页。以下是一些将使用的小函数。
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【AI是否能替代IT从业者？】
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2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
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本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
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