首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在纯文本句子中识别twitter句柄

识别 Twitter 句柄涉及以下步骤:

  1. 导入库和模块

首先,需要导入所需的库和模块,例如 redatetimetwitter

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import re
import datetime
import tweepy
  1. 设定 API 金钥和令牌

使用 tweepy.API_keys() 函数来取得 API 金钥和令牌,需要将金钥和令牌存储在设定档中。

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
api_keys = tweepy.API_keys()
api_key = api_keys['API_key']
api_secret_key = api_keys['API_secret_key']
access_token = api_keys['access_token']
access_token_secret = api_keys['access_token_secret']
  1. 撷取推文

使用 tweepy.Cursor 函数来撷取推文,并且需要指定使用者帐号、推文数量和指定要撷取的特定时间区段。

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
user = tweepy.Cursor(api.users_show_time_zone, id=123456789)
tweets = []
for tweet in user:
    tweets.append(tweet)
  1. 过滤和转换文字

使用 re 函数来过滤掉非推文的文字,并且将文字转换为小写。

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
filtered_tweets = [tweet for tweet in tweets if re.search(r'^\w+', tweet.text)]
  1. 撷取推文附件

使用 tweepy.Cursor 函数来撷取推文附件,并且需要指定使用者帐号、推文数量和指定要撷取的特定时间区段。

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
tweet_attachments = tweepy.Cursor(api.tweets_attachments, id=123456789, tweet_mode='extended')
tweet_attachments = tweet_attachments.items(tweet_attachments_count)
  1. 建立搜索引用来下载附件

使用 tweepy.Cursor 函数来建立搜索引用来下载附件,并且需要指定使用者帐号、推文数量和指定要撷取的特定时间区段。

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
search_results = tweepy.Cursor(api.search_tweets, q='text:example', lang='zh-cn', tweet_mode='extended').items(tweet_attachments_count)
  1. 下载附件

使用 tweepy.Cursor 函数来下载附件,并且需要指定使用者帐号、推文数量和指定要撷取的特定时间区段。

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
for search_result in search_results:
    for tweet in search_result:
        filename = tweet.id
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(tweet.media
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

多模态任务多粒度多课程去噪框架

因此,在这项工作中,考虑在不过滤数据的情况下减少噪声图像的负面影响 简单来说,就是多模态数据集中图像文本可能出现不对应的情况,这个时候数据可能就不那么准确可能会让模型练错,因此希望通过让模型在高质量的数据集中多练会以减少数据集中的噪声部分对模型的影响...Coarse-grained Noise Metric 粗粒度噪声度量 就是通过句子和图像的相似度来对数据集的质量进行衡量 是句子经过CLIP的文本编码器的特征向量,cos表示计算余弦相似度。...相似度越低表明文本和图像越不匹配,说明这组数据越有可能是噪声 Fine-grained Noise Metric 细粒度噪声度量 就是通过句子中的方面词(名词)和图像中的物体的相似度来对数据集的质量进行衡量...(3)是使用斯坦福解析器提取的名词短语作为句子中的方面术语(因为方面词大多数都是名词)。...实验结果 JMASA任务(句子+图片——识别方面及其情感)的实验结果 MATE任务(句子+图片——识别方面)的实验结果 MASC(句子+图片+方面——识别方面情感)任务的实验结果 可以看到,

6810

ChatGPT多模态命名实体识别

一、研究背景 社交媒体上的多模态命名实体识别(MNER)旨在通过结合基于图像的线索来增强文本实体预测。 现有的研究主要集中在最大限度地利用相关图像信息或结合显式知识库中的外部知识。...第一部分是识别句子中的命名实体,第二部分是综合考虑图像和文本内容以及相关知识,提供全面的理由说明。在标注过程中遇到的多种情况中,标注者需要从人类的角度正确判断并解释样本。...对于图像和文本相关的样本,我们直接说明图像中强调了文本中的哪些实体。对于图像和文本无关的样本,我们直接声明图像描述与文本无关。通过人工标注过程,强调了句子中的实体及其对应的类别。...这两个数据集都是从Twitter平台上收集的,包含了文本和图像的配对信息,主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。 1....Twitter-2017不仅扩大了数据规模,还提高了标注的多样性和复杂性,推文中的命名实体更加丰富。此外,推文配对的图像信息在识别命名实体方面也具有重要作用,尤其是那些无法通过文本直接判断的实体。

11310
  • 一周论文 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究#4

    富含知识句子的抽取问题和它们主要有两个区别:(1)QA 语料库的答案和句子在纯文本格式的表示不一样。一些元素通常在 答案中会被省略。比如在示例 7.1 中,答案中省略了实验室的名称。...因此,直接学习答案的表示通常会导致纯文本中的句子识别的更多错误。(2)当从纯文本学习句子表示时,其上下文是重要的特征。传统模型的着重于表示句子本身,而没有考虑它的上下文。...DAKSE 首先计算纯文本语句和答案之间的相似性。它通过识别出 s1 与答案具有高相似性,将 s1 标记为种子 DKS。...这里 IDF(wi) 是 wi 的逆文档频率权重(与该单词在 QA 语料中出现的文档个数有关),f (wi, s1) 是 wi’s 在 s1 中的词频,|s1| 是 s1 的长度 , avgsl 是纯文本语料库的平均句子长度...在没有给定领域的预定义模式的情况下,本章利用领域 QA 语料库标记种子 DKS,构建了 DAKSE 系统,实现了文本语料库中的 DKS 的自动识别。

    1.6K80

    【哈工大SCIR】多模态情感分析简述

    例如,在识别这条推文是否为反讽,“今天天气真好!”。如果只从文本来看,不是反讽。而如果其附加一张阴天的图片,可能就是反讽。不同模态信息相互补充,可以帮助机器更好地理解情感。...从人机交互角度出发,多模态情感分析可以使得机器在更加自然的情况下与人进行交互。机器可以基于图像中人的表情和手势,声音中的音调,和识别出的自然语言来理解用户情感,进而进行反馈。...VistaNet用图片指导文本进行attention,用来决定文档中不同句子对于文档情感分类的重要性程度。 如图1所示,VistaNet具有三层结构,分别是词编码层、句子编码层和分类层。...词编码层对一个句子中的词语进行编码,再经过soft-attention得到句子的表示。...Twitter-15和Twitter-17是包含文本和文本对应图片的多模态数据集,数据集标注了目标实体及对其图文中表达的情感倾向。

    4.4K61

    这是一篇关于「情绪分析」和「情感检测」的综述(非常详细)

    「在商业世界中,供应商使用微博、YouTube、Twitter 和 Facebook 等社交媒体平台来推广产品的信息并收集客户反馈」。...在句子级别或短语级别的情感分析中,文档或段落被分解为句子,并识别每个句子的极性。在文档级别分析要从包含冗余和大量的长文本中提取全局情感。...在过去的几年里,研究人员一直在努力实现情感识别的自动化。然而,一些身体活动,如心率、手发抖、出汗和音调也能传达一个人的情感状态,但从文本中检测情感相当困难。...词性标注是识别句子中不同词性的方法。这一步骤有助于从一个句子中发现通常由名词或名词短语描述的各个方面,而情感和情绪则由形容词表达。  词干提取和词形还原是预处理的两个关键步骤。...该方法以矩阵形式表示文本,其中每个数字量化了这些术语在给定文档中携带的信息量。它建立在稀有术语在文本文档中包含大量信息的前提下。

    2.6K20

    斯坦福大学怎样讲“情感分析”

    更多例子如下: l 从电影评论中识别用户对电影的褒贬评价: ? l Google Product Search识别用户对产品各种属性的评价,并从评论中选择代表性评论展示给用户: ?...它会即时关注Twitter 中的公众情绪指导投资。...一直为金融市场非理性举动所困惑的投资者,终于有了一扇可以了解心灵世界的窗户——那便是 Twitter 每天浩如烟海的推文,在一份八月份的报道中显示,利用 Twitter 的对冲基金 Derwent Capital...另外,在抽取特征时,直观的感觉“Word occurrence may matter more than word frequency”,这是因为最相关的情感词在一些文本片段中仅仅出现一次,词频模型起得作用有限...给定一个词,如何确定其以多大概率出现在某种情感类别文本中呢?

    1.1K30

    使用NLP生成个性化的Wordlist用于密码猜测爆破

    第一步是了解字母序列在英语中是否是一个有意义的单词。如果字母序列在英语词典中列出,我们就可以说它是一个英语单词。我用Wordnet作为词典。...词性标注是将文本中的一个词标记为与特定词性相对应的过程。NLTK Python库用于POS标记。...免去了我们可能需要处理大型/乱码文本的过程。因此,让我们使用Twitter作为我们的数据源,并尝试构建我们的个性化wordlist生成算法。...通过一个给定的Twitter句柄(如果你没有,你也可以用你自己的数据。...除了Twitter之外,任何其他的社交媒体平台都有可能成为攻击者精准创建wordlist的有效数据来源。因此,用户应避免使用社交媒体中公开主题中的单词。最好使用存储在密码管理器中的随机密码。

    1.1K30

    NAACL2022:(代码实践)好的视觉引导促进更好的特征提取,多模态命名实体识别(附源代码下载)

    .pdf 代码地址: https://github.com/zjunlp/HVPNeT 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 多模态命名实体识别和关系提取(MNER 和 MRE)是信息提取中的一个基础和关键分支...1 概括 多模态命名实体识别和关系提取(MNER和MRE)是信息提取中的一个基础和关键分支。然而,当文本中包含不相关的对象图像时,现有的MNER和MRE方法通常会受到错误敏感性的影响。...2 新框架 Collection of Pyramidal Visual Feature 一方面,与句子关联的图像维护了与句子中的实体相关的多个视觉对象,进一步提供了更多的语义知识来辅助信息提取。...Dynamic Gated Aggregation 尽管不同大小的对象可以在相应的尺度上具有适当的特征表示,但决定视觉骨干中的哪个块为Transformer中的每一层分配视觉前缀并非易事。...Fusion 将分层多尺度图像特征作为视觉前缀,并在BERT的每个自注意力层将视觉前缀序列添加到文本序列中。

    87130

    NLP入门+实战必读:一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)

    简单来说,词性标注是对句子中的词语标注为名字、动词、形容词、副词等的过程。...命名实体消岐是对句子中的提到的实体识别的过程。...情感分析数据集(http://www.sananalytics.com/lab/twitter-sentiment/) 竞赛:一个非常好的比赛,你可以检查你的模型在烂番茄电影评论的情感分析任务中的表现。...文本摘要 什么是文本摘要?文本摘要是通过识别文本的重点并使用这些要点创建摘要来缩短文本的过程。文本摘要的目的是在不改变文本含义的前提下最大限度地缩短文本。...(https://arxiv.org/pdf/1509.00685.pdf) 论文2:本文描述了使用序列到序列的RNN在文本摘要中达到的最新结果。

    1.6K20

    EMNLP2022 | 多模态“讽刺语言”检测框架(南洋理工 & 含源码)

    讽刺检测已经得到了相当多的批评关注,因为讽刺话语在今天的社交媒体平台上无处不在,如Twitter、weibo和Reddit。...然而,纯基于文本模态的讽刺检测方法可能无法区分某些讽刺话语,如上图所示。在没有恶劣天气预报图像的情况下,很难识别文本的真实情感。...此外,由于讽刺话语中固有的具象化和微妙性可能会给讽刺识别带来负面影响,「有研究发现,讽刺识别还依赖于输入文本和图像之外的外部世界知识作为新的上下文信息」。...「获得组合级一致性」:根据上一步中获得的文本模态和视觉模态的输出特征获得。...与原始文本输入类似,生成的外部知识还包含用于讽刺检测的分层信息,这些信息可以一致地合并到我们提出的框架中,以计算针对原始文本输入的多粒度一致性。

    1K10

    独家 | 快速掌握spacy在python中进行自然语言处理(附代码&链接)

    介绍 本文与配套的Domino项目,简要介绍了如何使用spaCy和相关库在Python中处理自然语言(有时称为“文本分析”)。...对于这个句子中的每个单词,spaCy都创建了一个token,我们访问每个token中的字段来显示: 原始文本 词形(lemma)引理——这个词的词根形式 词性(part-of-speech) 是否是停用词的标志...当spaCy创建一个文档时,它使用了非破坏性标记原则,这意味着tokens、句子等只是长数组中的索引。换句话说,他们没有将文本切分成小段。...VERB 此时,我们可以解析一个文档,将该文档分割成句子,然后查看每个句子中token的注释。...识别文档中的命名实体是这类型AI工作的第一步。

    3.4K20

    ChatGPT多模态命名实体识别

    一、研究背景 社交媒体上的多模态命名实体识别(MNER)旨在通过结合基于图像的线索来增强文本实体预测。 现有的研究主要集中在最大限度地利用相关图像信息或结合显式知识库中的外部知识。...第一部分是识别句子中的命名实体,第二部分是综合考虑图像和文本内容以及相关知识,提供全面的理由说明。在标注过程中遇到的多种情况中,标注者需要从人类的角度正确判断并解释样本。...对于图像和文本相关的样本,我们直接说明图像中强调了文本中的哪些实体。对于图像和文本无关的样本,我们直接声明图像描述与文本无关。通过人工标注过程,强调了句子中的实体及其对应的类别。...这两个数据集都是从Twitter平台上收集的,包含了文本和图像的配对信息,主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。...Twitter-2017不仅扩大了数据规模,还提高了标注的多样性和复杂性,推文中的命名实体更加丰富。此外,推文配对的图像信息在识别命名实体方面也具有重要作用,尤其是那些无法通过文本直接判断的实体。

    7310

    NAACL22 | 引入多模态对比学习来增强句子特征学习

    在STS16上,Bert+MCSE的性能较差,作者解释为域差异,其中一些接近训练分布的子集比其他子集更能从视觉基础中获益。...表1 为了进一步研究不同数据集的影响,作者只在多模态数据上训练模型,并在表2中报告结果。我们观察到,在没有大型纯文本语料库的情况下,性能比表1中的结果下降了很多,但是依然可以超过SimCSE。...这一分析进一步支持了视觉基础可以通过改善文本嵌入空间的对齐特性来增强句子特征学习。...除了STS基准之外,值得探讨的是纯文本模型和多模态模型在其他基准上的性能差距,这些基准也可以评估句子特征的质量。...+中科院提出:将角度margin引入到对比学习目标函数中并建模句子间不同相似程度 中文小样本NER模型方法总结和实战 ---- 下载一:中文版!

    1.1K20

    【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

    阅读大概需要6分钟 转载自:AI算法之心 NLTK作为文本处理的一个强大的工具包,为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。...NLTK在文本领域堪称网红届一姐的存在,可以帮助在文本处理中减少很多的麻烦,比如从段落中拆分句子,拆分单词,识别这些单词的词性,突出显示主要的topic,甚至可以帮助机器理解文本的全部内容,在本系列中,...在之后学习NLTK的过程中,我们将主要学习以下内容: 将文本切分成句子或者单词 NLTK命名实体识别 NLTK文本分类 如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用 使用Twitter...在安装NLTK之前,首先需要安装Python。 这里就此略过...... 注意:请安装python3的环境 接下来就是安装NLTK3,最简单的安装NLTK模块的方法是使用pip。...另外,按单词拆分也是一个挑战,尤其是在考虑像我们这样的串联这样的事情时。NLTK将会继续前进,并且通过这种看似简单但非常复杂的操作在文本处理的时候节省大量时间。 上面的代码将输出句子,分为句子列表。

    1.1K30

    【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

    NLTK在文本领域堪称网红届一姐的存在,可以帮助在文本处理中减少很多的麻烦,比如从段落中拆分句子,拆分单词,识别这些单词的词性,突出显示主要的topic,甚至可以帮助机器理解文本的全部内容,在本系列中,...在之后学习NLTK的过程中,我们将主要学习以下内容:  将文本切分成句子或者单词NLTK命名实体识别NLTK文本分类如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用使用Twitter...另外,按单词拆分也是一个挑战,尤其是在考虑像我们这样的串联这样的事情时。NLTK将会继续前进,并且通过这种看似简单但非常复杂的操作在文本处理的时候节省大量时间。  ...上面的代码将输出句子,分为句子列表。  ['Hello Mr. Smith, how are you doing today?'...方向有很多:机器学习、深度学习,python,情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。  记得备注呦  让更多的人知道你“在看”

    84940

    实用干货:7个实例教你从PDF、Word和网页中提取数据

    01 字符串操作的重要性 作为一名NLP专家,你将要处理大量的文本内容。当你在处理文本时,你必须知道一些字符串操作。我们将从几个简短的范例入手,帮助你理解str类及其在Python中的相关操作。...(2)编写一个简单的函数,用来打开并读取一个纯文本文件,并将其全部内容作为string对象返回。...'.*') 以上一行代码看似简单,但是它在内部做了很多的文本处理,如识别段落、句子、单词等等。...输出内容的第一行是新语料库的单词列表,它与句子、段落、文件等更高级的结构没有关系。 第二行是1.txt文件中所有句子组成的列表,其中每个句子都是由该句子中单词组成的列表。...最后,本实例可以附加以下内容:读取你想要的任何信息源,将信息源中所有帖子的信息存储到磁盘,并利用它创建一个纯文本的语料库。当然,你可以从上一个和下一个实例中获得启发。

    5.4K30

    短文本理解的难点和解决方案

    短文本理解的概念 所谓的理解,其实就是对文本进行理解或者说信息抽取,相信这个大家都好懂,常见的就是分类、实体识别和语义相似度之类的任务,而短文本则是在强调文本的性质,大都是长度较短的,这个长度我给个概念吧...这些就是短文本背后所隐含的性质,为了方便大家理解,我尝试把句子拉长,但凡句子信息多一些,很多内容其实我们要做识别就会简单很多,因为句子中很可能隐含一些描述信息,例如“苹果”这个词,句子信息长一些,“苹果的续航怎么样...短文本问题的解决方案 说到解决方案,开始给答案之前,我先列举一下这个场景下大家容易问出的问题: 纯名词的预测比较不准。 大模型对短文本预测的效果相比小模型提升不大。...其实很多时候,就是因为信息问题,所以导致这些问题会比较凸显: 纯名词都不认识,只能靠上下文猜,短文本又不见得有上下文。...对大小模型而言,都缺一些预测需要的关键信息,所以就被卡着了,这些句子在现有的训练集下就是训不出来。

    43420

    【技术】从文本挖掘和机器学习中洞悉数据

    文本挖掘分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力,比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖子。...对于在信息检索和自然语言处理等方面应用机器学习技术这一命题,文本挖掘已成为一个重要研究领域。从某种意义上来说,它被定义为从能够在互联网上轻易获取的泛文本数据中挖掘知识的一种技术。 ?...文本挖掘过程包含上图所示的几个步骤。 步骤1:在大量文本文件中判断哪些文件是满足需求的。...机器学习是发源于模式识别和人工智能的计算机科学的一个分支领域。它研究和建立一些能够从数据中获取信息并做出决策的算法。...应用实例有垃圾邮件过滤,光学字符识别(OCR),搜索引擎和计算机视觉等。文本挖掘利用了机器学习算法在抽取特征、降维、去除不相关属性等方面的优势。

    86460

    一段话让模型自曝「系统提示词」!ChatGPT、Bing无一幸免

    原来对话过程中,ChatGPT要遵循下面这么多规则: 使用自然、对话性强、清晰易懂的语言,比如短句、简单词汇; 要简洁而有针对性,大多数回应应该是一两个句子,除非用户要求深入探讨,不要垄断对话; 使用话语标记来帮助理解...首先系统提示要求ChatGPT以纯文本形式总结出一个图像描述,用于DALL-E创建图像。 如果用户没有要求生成特定数量的图像,则默认生成四个标题发送给DALL-E。...要始终在标题开头提出图像类型,比如油画、水彩画。 图像描述要多样化,在创建人物描述时,要包括人物血统、性别。...发送给DALL-E的所有描述都应该是极具描述性的详细文本,每个句子的长度应多于3小句。 从纯文本提示创建图像,也有分辨率的要求。...s=20 [2]https://twitter.com/bryced8/status/1713769632321163321 [3]https://twitter.com/bryced8/status/

    36720

    ICLR 2020| VL-BERT:预训练视觉-语言模型

    并且为了更好地实现通用表示,作者在大规模的概念标注数据集和纯文本语料库上对VL-BERT进行预训练。...首先,在计算机视觉中,为ImageNet任务设计和预训练的分类任务设计的主干神经网络被发现可以有效地改进许多其他图像识别任务。...虽然纯文本语料库的损失是BERT中标准MLM损失,但可以改善长而复杂的句子的泛化。...作者在视觉-语言和纯文本的数据集上对VL-BERT进行了预培训。模型使用概念标题数据集作为视觉-语言学的语料库。...所以为了避免在这种简短的文本场景中过拟合,作者还对VL-BERT在长句、复合句的纯文本语料库的进行预训练。作者使用了BooksCorpus和英语维基百科数据集,这些数据集同样也用于BERT的预训练。

    1.1K60
    领券