25、文本风格分析：从推特到政治演讲

gitlab7runner

于 2025-08-30 14:51:08 发布

阅读量48

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习解密写作风格文章标签：文本风格分析推特分类政治演讲

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitlab7runner/article/details/151092454

机器学习解密写作风格专栏收录该内容

27 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

文本风格分析：从推特到政治演讲

1. 推特分类任务

1.1 识别推文作者是人还是机器人

基于338,000条推文的数据集，第一个分类任务是识别一组100条推文是由机器人还是人类生成的。可以应用整体文体测量方法，如词汇密度或类型 - 标记比（TTR）作为初步有效的过滤器。

特征	机器人推文	人类推文
TTR	低，倾向于重复相同的单词和表达	无此特征
词汇密度	高，内容可能局限于简单的形容词和名词列表或口号	无此特征
超链接和主题标签	多	少
提及和表情符号	少	多

使用基于七个特征的简单分类模型，准确率可超过90%。

1.2 识别推文作者的性别

第二个任务是确定一组100条推文是由男性还是女性撰写的。这比第一个任务更具挑战性，但并非不可能。

特征	女性作者

订阅专栏解锁全文

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

gitlab7runner

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

2、文本分析：解锁文本数据价值的钥匙

q1w3e5r7t9y的博客

10-25

本文深入探讨了文本分析的核心概念、技术方法及其广泛应用。从自然语言处理（NLP）和计算语言学的基础出发，介绍了文本数据的来源，包括语料库、文学作品、网络资源和社交媒体，并强调了数据预处理的重要性，如去除停用词、词干提取、词形还原和标点符号清理。文章还展示了文本分析在商业、医疗、教育和法律等领域的实际应用，并展望了多模态融合、深度学习、实时分析和跨语言分析等未来发展趋势，揭示了文本分析在挖掘非结构化数据价值中的关键作用。

16、文本与图像中的复用检测：声音与视觉元素的探索

m5n6o7的博客

11-13

本文探讨了文本与图像中的复用检测方法，重点分析了基于声音匹配的文本相似性检测和基于视觉特征的图像复用识别。在文本方面，研究了字符级与音素级n-元组、韵律等声音特征在作家风格分析和开放集影响检测中的应用，并比较了一类SVM等机器学习方法的效果；在图像方面，介绍了视觉风格的概念、建模方法及图像复用检测流程，探讨了其在艺术鉴定、广告评估等领域的拓展应用及面临的挑战。文章最后提出未来发展方向，包括多模态特征融合与深度学习优化，为文化传播与创意保护提供技术支持。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

《AI换脸时代的攻防暗战：从技术滥用走向可信未来》

那谁的博客

04-09

1780

深度伪造技术在过去五年里快速发展，从最初的新奇产物演变为影响政治安全、金融诚信的重要因素。我们已经看到，技术本身并非善恶的化身，关键在于使用者的目的和社会的应对。通过技术和政策双管齐下，Deepfake的威胁是可以被控制在可管理范围内的。同时，我们也应善加利用这项技术的积极潜力。未来的攻防较量依然充满不确定性，但只要坚持提高公众意识、完善法规、强化科技伦理，我们有望在享受生成式AI带来便利的同时，守住真实与信任的底线，在这场没有硝烟的战役中立于不败之地。

在冰山一角之下：情绪分析研究的当前挑战和新方向。

yingdajun的博客

06-20

1798

摘要：自20年前作为一项任务首次引入以来，抽象情绪分析作为一个领域已经走过了很长的路。它在市场营销、风险管理、市场研究和政治等各个领域都有广泛的商业应用。考虑到它在特定子任务(如情绪极性分类)和数据集上的饱和，有一种潜在的看法认为这个领域已经成熟。在本文中，我们讨论这一看法，指出该领域的缺点和未被充分探索的关键方面，以获得真正的情感理解。我们分析了重要的飞跃负责其当前的相关性。此外，我们试图为这一领域绘制可能的路线，其中包括许多被忽视和未解的问题。索引术语-自然语言处理，情绪分析，情绪识别，基于方面的情

qcon_从QCon伦敦2011中学到的主要知识点和教训

cunfu6353的博客

07-14

4239

qcon 在本文中，我们介绍了一些博客和推特上有关QCon London 2011的与会者所看到的要点。这次QCon，在伦敦举行的第 5 届，在世界第 14 届，已在会议召开前几周售罄，共有850多位与会者包括100多位演讲者！ QCon伦敦会议由InfoQ.com和Trifork共同制作，该公司在丹麦举办了GOTO会议。 QCon将继续在每年的3月在伦敦运行， QCon SF将在今年11月...

21、文体计量学的真实应用案例剖析

gitlab7runner的博客

08-26

本文通过三个真实案例深入剖析了文体计量学的实际应用。首先以埃莱娜·费兰特的作者身份归属研究为例，展示了如何通过构建语料库和使用PCA等方法分析写作风格；其次探讨了利用文本分类器区分推特作者（机器人与人、男性与女性）的挑战；最后分析了美国总统演讲超过230年的风格演变。这些案例综合展示了文体计量学在文学研究、社交媒体分析和政治文本分析中的广泛应用与方法论启示。

教程 |「川言川语」：用神经网络RNN模仿特朗普的语言风格

yunqishequ1的博客

06-27

520

2、ChatGPT：特性、风险与应用全解析

orange的博客

08-03

141

本文全面解析了 ChatGPT 的核心特性、潜在风险与多样化应用场景。从其基础功能入手，探讨了 ChatGPT 与传统聊天机器人和软件的区别，并深入分析了在法律、隐私、就业等方面引发的担忧。同时，文章展示了 ChatGPT 在教育、商业、医疗等领域的应用潜力与局限性，并提出了提升使用效果的策略。最后，展望了 ChatGPT 的未来发展趋势，强调了人机协作的重要性。

智能革命的“数据引擎“：海内外爆款大模型训练库全景图鉴

王国平的博客

04-20

826

国内外主要大语言模型数据集

Window运行Lua文件[项目源码]

11-24

本文介绍了在Windows环境下如何运行Lua文件的方法。通过使用cmd命令，用户可以轻松执行Lua脚本。文章还提供了相关的注释说明，帮助读者更好地理解和操作。对于需要在Windows系统中运行Lua文件的开发者来说，这是一个简单而实用的指南。

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）

11-24

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点探讨其系统建模与控制策略，结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型，特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性，使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计（如PID、MPC、非线性控制等）、仿真验证及动态响应分析，旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时，文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师，尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标：①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建；②研究先进控制算法（如模型预测控制、非线性控制）在无人机系统中的应用；③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发，推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型，逐步实现建模与控制算法，重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节，同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。

SQL Server 2019安装指南[代码]

11-24

本文详细介绍了SQL Server 2019的下载及安装步骤，包括如何选择版本、设置安装选项、配置实例和混合模式密码等关键操作。同时，文章还提供了SQL Server Management Studio (SSMS)的安装教程，指导用户如何下载、安装并连接到SQL Server数据库。内容涵盖了从初始下载到最终使用的完整流程，适合需要安装SQL Server 2019的用户参考。

面部图像疲劳检测的平衡数据集-Fatigue Dataset

11-24

疲劳数据集用于面部图像疲劳检测的平衡数据集疲劳检测在交通、医疗和工业监控等安全关键环境中发挥着至关重要的作用。通过面部分析识别疲劳或嗜睡的迹象已成为广泛研究的计算机视觉问题，尤其是在深度学习工具和预训练模型日益普及的情况下。该数据集旨在帮助研究人员和从业者开发、测试和基于真实面部图像的疲劳检测系统。该数据集包含2200张面部图像，均匀分布在两类：疲劳非疲劳所有图片均来自开源互联网仓库。每张图片都经过人工检查并整理到相应的类别文件夹中。该数据集旨在：疲劳检测支持研究促进面部状态识别深度学习模型的发展支持迁移学习和CNN架构的疲劳分类实验

Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果

11-24

Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果

Reflexion框架解析[项目源码]

11-24

Reflexion是一种新型强化学习框架，旨在通过反思和记忆机制提升大型语言模型（LLM）Agent的决策能力。该框架由Actor、Evaluator和Self-Reflection三个模型组成，通过将任务反馈转化为文本形式的反思并存储在记忆缓冲区中，优化后续决策。与传统强化学习方法相比，Reflexion无需微调LLM，支持更细致的反馈信号，并提高了可解释性。实验表明，Reflexion在HumanEval编程基准测试中准确率达91%，优于GPT-4的80%。论文还提供了代码和数据集，便于进一步研究。

全面Lua脚本语言学习指南[项目源码]

最新发布

11-25

本文详细介绍了Lua脚本语言的核心特性、基础语法、模块化编程、错误处理以及与其他编程语言的交互方式。Lua作为一种高效的轻量级脚本语言，以其简单、动态类型和自动垃圾回收等特点，广泛应用于游戏开发、网络编程等领域。文章涵盖了Lua的基础语法结构、数据类型、运算符、控制结构和函数定义，以及表与元表的高级特性。此外，还探讨了Lua模块与包的加载机制、错误处理与调试技巧，以及在HTML和游戏开发中的具体应用。通过本指南，学习者可以全面掌握Lua语言，解决编程中的各种挑战。

OpenCV HSV颜色识别[可运行源码]

11-24

本文详细介绍了在OpenCV中使用HSV颜色空间进行目标识别的方法。首先解释了为何选择HSV而非RGB空间，因为HSV能更直观地表达色彩的明暗、色调和鲜艳程度，便于颜色对比。文章提供了HSV颜色范围的基本信息，并指出PS和OpenCV中HSV范围的差异，需要进行数值转换。通过PS工具可以更精确地确定物体颜色的HSV范围，进而用于识别。最后，文章给出了具体的代码示例，展示了如何通过HSV范围识别物体，并进行图像处理操作如开操作和闭操作以优化识别效果。

VOC 2012数据集介绍[项目代码]

11-24

VOC 2012是一个有监督学习的图像数据集，包含20个对象类别，分为Person、Animal、Vehicle和Indoor四大类。数据集主要用于分类、检测和分割三大竞赛任务。文章详细介绍了VOC 2012的文件夹结构，包括Annotations（XML格式的图片标注信息）、ImageSets（包含训练集、验证集等数据）、JPEGImages（所有.jpg格式的图片）、SegmentationClass（语义分割标注掩模图）和SegmentationObject（实例分割标注掩模图）。此外，还解释了各个文件夹的具体内容和用途，如Annotations中的图像名称、地址、目标种类和位置等信息，以及ImageSets下的Action、Layout、Main和Segmentation子文件夹的用途。最后，通过实例展示了原始图像、语义分割图像和实例分割图像的对比，并解析了Annotations文件中的关键信息。

WSL2加载USB相机指南[可运行源码]

11-24

本文详细介绍了在WSL2中加载USB相机的步骤和配置需求。首先，系统需要满足WSL2已安装、Windows版本为2004以上以及Linux内核版本5.10.60.1及以上的条件。其次，需要在Windows下安装usbipd-win工具，并在Linux下安装USB/IP client工具。接着，通过命令行将USB相机映射到Linux系统，并验证映射结果。最后，文章提到虽然USB相机能被识别，但由于缺乏驱动，OpenCV无法正常读取相机数据，后续将讨论OpenCV安装及驱动问题的解决方案。

社交媒体信息流分析：以推特上的新闻研究为例

通过将该度量应用到Twitter上的新闻机构语料库，他们发现信息贡献的大小并不直接与关注者数量或推文数量相关，这意味着即使是小型地方组织和关注者较少的特定政治立场的组织也能对信息生态系统产生显著影响。...