金融市场的波动往往受多种因素的影响,其中舆情是不可忽视的一环。近年来,随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,其在金融舆情监测和预测中的应用正逐渐引起广泛关注。本文将深入探讨NLP技术如何在金融领域发挥作用,以及通过结合实例展示其在舆情分析、市场预测等方面的卓越应用。
随着科技的飞速发展,自然语言处理(NLP)技术在环境监测领域崭露头角,为构建智能、高效的生态监测系统提供了新的可能性。本文将深入研究NLP在环境监测中的应用,从智能数据分析到舆情监测,为环境科学家和决策者提供更为全面、智能的信息支持。
社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分,同时也成为了海量信息和数据的产生地。随着社交网络的蓬勃发展,如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为一项具有挑战性的任务。自然语言处理(NLP)技术的应用为社交网络分析提供了新的思路和工具。本文将深入探讨NLP技术在社交网络分析中的创新应用,包括舆情分析、用户画像构建、事件检测等方面,为读者展示NLP如何赋能社交网络数据的挖掘和应用。
摘要: 前言 在时下互联网信息的浪潮下,信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子,朋友圈的一个状态更新,热门论坛的一条新闻,购物平台的购物评价,可能会产生数以万计的转发,关注,点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感,甚至影响到消费者对企业品牌的认同,如果不能及时的采取正确的应对措施,会造成难以估计的损失。
WeTest腾讯质量开放平台(wetest.qq.com)于2015年1月22日开启内测。
今天总结一下爬虫在互联网中的具体应用,个人认为有四点: 1,比价网站的应用。如今各大电商平台为了活跃用户进行各种秒杀活动,还有优惠券等。同样的一个商品可能在不同网购平台价格不一样,这就催生了。返利网,
<数据猿导读> 东软集团事业部总监樊建勋在2016年中国通信大数据会上分享了以“大数据视角下的舆情监测与引导”为主题的演讲。他讲到,舆情这两个字在各行各业都倍加关注,特别是企业和政府。而且,传统时代就
网络爬虫简单来说就是指通过爬虫程序访问网站的API连接获取数据信息。爬虫程序可以将需要的数据信息从在网页中爬取出来,然后储存在新建的文档里。网络爬虫支持各种数据的采集, 文件,图片。视频等等都可以采集,但是不能采集违法业务。在互联网大数据时代中,网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据,网络爬虫也是从互联网上采集数据的爬虫程序。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
实时事件分析和灾害响应是当今社会面临的重要挑战之一。随着科技的不断发展,自然语言处理(NLP)技术在这两个领域的应用逐渐成为关键因素。本文将深入探讨NLP在实时事件分析和灾害响应中的创新应用,结合实例,展示NLP如何提高响应效率、精准性以及社会的整体应对能力。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 0. 引言 此项目包括與情分析系统,包括爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分类、情感倾向性识别以及分析结果数据可视化。该项目是在校时导师建议的一个边缘研究方向,开题时间 2017 上半年。导师研究的主力方向是网络空间安全,因此在社会工程学上,以当时大火的 AI 领域 NLP (自然语言处理) 为切入口,进行舆情舆论的情感倾向性研究。当时 NLP 的领域还是战国时代,self-attention 还在萌芽,transforme
随着人工智能的不断发展,自然语言处理(NLP)技术在政府和公共服务领域的应用逐渐成为推动公共管理创新的重要力量。本文将深入研究NLP技术在政府和公共服务中的各个方面的应用,从智能办公到智能公告解读,结合实例展示NLP如何为政府提供更高效、更智能的服务,推动公共服务领域的数字化升级。
摘要:通过对各大门户网站、论坛和贴吧的留言和评论的爬取,录入后台数据库。用户可根据主题、内容进行搜索查看。通过利用中科院分词算法进行实现对爬去下来的内容进行分词处理,分词处理后的结果利用自行研究出来的基于权值算法实现的中文情感分析进行评论的倾向性分析,通过对句子结构和主张词以及情感副词的判断来对评论的情感倾向性做出有效地判断,通过情感权值计算后可给出评论的倾向性以供用户查阅和进行其他相关工作。
随着全球城市化进程的不断加速,智能城市的规划和管理成为实现城市可持续发展的重要课题。自然语言处理(NLP)技术作为人工智能领域的一支重要力量,为智能城市的规划和管理带来了全新的可能性。本文将深入探讨NLP技术在智能城市规划和管理中的应用,并通过实例展示其如何提高城市运行效率、促进资源智能利用以及增进市民生活质量。
在银行、保险、证券等金融领域和政务领域中,经常存在大量的文档和单据需要人工进行整理、提炼和归档,这些工作会花费大量的人力和时间。这时,可以使用词法分析(智能分词、词性标注、命名实体识别)、关键词提取和文本分类接口,首先对大量的金融或政务文档进行分类,然后再进行文本资料的关键信息抽取和结构化排布,可以有效地辅助人工来处理各种文档和单据,降低人力成本。
社交数据平台DataSift帮助“开发商以及第三方”访问Twitter,Facebook及其它社交数据资源,Datasift能够对海量社交数据进行分析,向品牌公司、传统企业、金融市场、新闻机构等提供实时的或者历史的社交数据。
近期有想法,想要拿到指定时间段的新闻/文章信息,简单做个舆情分析。那么最基础的就是先获取文章列表。舆情相关的现成接口有一些,例如 微博的舆情监测平台,里面有比较成熟的api提供;阿里云,百度云也都有舆情接口。不过受限于某些因素,或是费用问题,或是api本身能提供的新闻时间范围不符合预期,导致无法直接使用。那么就考虑临时通过spider去抓取一些信息,用于支持本次的工作内容。
数据猿导读 金盛网聚与中新海针信息达成合作,重点发展舆情+大数据业务;开放式SaaS服务平台“法大大”获6000万元融资;数据安全服务商“赛姆科技”正式挂牌新三板……以下为您奉上更多大数据热点事件。
最近两年,我已经没有做过国内任何网站的爬虫了,根据这两年爬海外网站的一些经验,谈谈我的发现和想法。
海致BDP进军教育市场,与恒企教育合作打造O2O教育新模式;九次方大数据与韩国The IMC集团达成战略合作,将共建舆情大数据平台;Teradata发布物联网分析加速器,将物联网数据转化为洞察信息……
导读 使命召唤系列作为经典FPS游戏,以良好的表现与出色的射击手感,颠覆了玩家对传统第一人称射击的传统观念。同名手游(CODM)10月份在海外上线,仅一周内下载量就已突破一亿次,更是横扫139个国家及地区的APP Store免费榜单,无疑是非常成功的一款手游。 为打造高还原、高品质的产品,CODM研发团队和腾讯WeTest测试团队达成合作,针对 CODM特点及全球化拓展的战略目标,结合其手机端的操作特点,做了一系列适配与优化工作。 一站式服务:助力《使命召唤手游》品质保障 手游上线前需要
数据工厂,是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台,同时能够管理所有的数据库的备份方案。
原文链接:https://wetest.qq.com/lab/view/474.html
数据猿导读 百度推出基于云的人工智能平台“天智”;电商解决方案供应商洪海龙腾新三板募资1800万元,用于提升大数据处理能力;云计算大数据公司“国云科技”新三板挂牌上市……以下为您奉上更多大数据热点事件
腾讯云自然语言处理(Natural Language Process,NLP),正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积,全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中,词法分析包括智能分词、命名实体识别等;句法分析包括文本纠错、句向量等;篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
网络舆情分析工作的开展最先需要做好的就是网络舆情的搜集工作,由于互联网信息内容庞杂多样,舆情信息搜集起来困难,所以要进行舆情分析更是难上加难。但若舆情信息收集的不全,就极易导致舆情分析不正确。那么,到底舆情分析工作要怎么做呢? 针对此问题,提供了以下舆情分析系统技术解决方案,供各位参考。在了解方案的前,先来说说为什么要采用舆情分析系统进行监测分析。 一、使用舆情分析系统进行监测分析的意义 网络信息化时代,信息数据量庞大,若一味采用人工进行舆情信息分析,容易出现收集的舆情不全、舆情分析不正确等问题。而通过利用智能化的舆情分析系统进行监测分析,可对网络舆情的走向与信息内容进行实时监测分析,并生成详细的分析数据,为舆情分析报告的制定提供数据支撑。 二、舆情分析系统技术方案 舆情分析系统从数据监测搜集到分析总共分为三大模块,分别是舆情监测搜集、敏感话题预警、舆情趋势分析。 1. 舆情监测搜集 可自定义监测分析的目标、主题或者关键词,系统会根据设置的监测内容,实时对全网平台与之相关的舆情信息进行7*24小时监测和搜集。 2.敏感话题预警 通过利用蚁坊软件的舆情分析系统可对与己相关的话题进行倾向性分析和主题跟踪,一旦识别为敏感话题,系统会自动以短信、微信、邮件等方式进行预警,并对各类主题,各类倾向能够形成自动摘要。 3.舆情趋势分析 可分析某个主题在不同的时间段内,人们所关注的程度以及对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析,获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势,并生成数据分析图表和舆情分析简报,支持一键导出。
Event Registry's News 官方网站:https://eventregistry.org/ GitHub:https://github.com/EventRegistry/event-registry-python 大家可以体验一下,感觉真的很强:强大的数据收集中控平台和实时的舆情分析能力
近年来,“舆情”一词在中国备受各个领 域、各个行业的关注,而在国外(包括新加坡)却很少用这个词,相关意思应该是“舆论(Public opinion)”。最早的舆情只是存在于人们的思想观念和街头巷尾的谈论之中,对传统意义上舆情的获取、收集只能通过社会调查、访问等方式,获取效率 低,样本少,而且有失偏颇。而在当下,互联网已经成为舆情爆发的主要渠道,网络舆情研究成为社会热点。自2013年,中国紧随世界脚步,开启了“大数据 (Big Data)元年”,数据量与信息量在过去海量的基础上继续呈几何倍数增长,舆情监控离不
2013年,“大数据”这一概念以夺目之势走进了我们的视野,学者在介绍,政府官员在谈论,世界互联网企业则纷纷启动“大数据”竞争,有媒体将今年称为“大数据元年”。大数据,正由技术热词变成一股社会浪潮乃至国家战略。(12月26日《长江日报》) 随着互联网技术的迅速发展,信息量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高的大数据吸引了越来越多的关注目光,大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。毋庸讳言,舆情服务在进行行业规范和整合的同时,正面临着大数据的挑战。 大数据时代,
站长以前介绍过这个开源项目,最近又有人在问,索性挂在Dotnet9网站上,方便大家在线浏览,先声明,模板来自下面的仓库:
Are you ready?来 12 月的深圳穿短袖。2019 年 12 月 14 日 MTSC 深圳站,TesterHome 全体主创人员期待穿羽绒服的,穿冲锋衣的,穿棉服的,你、你、你一起穿起短袖,来一场火热的软件质量保障体系和测试研发技术交流。
A. 待开发系统的名称:舆情分析系统 B. 系统架构类型:BS 架构类型,即浏览器、服务器架构类型 C.开发项目组名称:东北大学软件学院大数据班 T09 实训项目组 (lzf、lcx)
在当今信息爆炸的时代,社交媒体和新闻平台上涌现出大量的言论和舆情,对于企业、政府和个人而言,了解并适应这一庞大而复杂的信息流变得至关重要。自然语言处理(NLP)技术的崛起为舆情分析提供了一把智能的解锁大众情绪的钥匙。本文将深入剖析NLP在舆情分析中的关键技术、实际应用案例,以及未来的发展趋势和面临的挑战。
我们的舆情分析系统主要包括舆情总缆分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警六大功能模块以及管理员系统配置模块。针对舆情总览分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警我们的分析数据来源于多个网站关于某一事件的报道文章的爬取,如微博、今日头条、知乎等,但主要集中于微博。管理员配置模块配置的是爬虫的爬虫间隔、舆情事件的展示参数以及系统日志查看。
作者 | 罗燕珊 采访嘉宾 | 冯伟 入行 8 年,冯伟一路见证着舆情行业的兴起和变化。目前,他仍在该领域里深耕,并担任北京人民在线网络有限公司的技术总监一职。 如今,舆情产业的未来由大数据和 AI 技术主导着,但“内容”仍然起着不可替代的作用。在日新月异的技术浪潮中,它将何去何从?接下来让我们一同随着冯伟,去了解这个常被外界“误解”的舆情产业。 舆情业的演变升级 即便进入 21 世纪,早期大众对舆情的理解仍比较片面,认为“舆情即负面”。事实上舆情的概念早已发生变化,它不再局限于民众的社会政治态度,舆情客体
为什么舆情监测系统受到如何的追捧?2019年国内的舆情监测品牌有哪些?主要应用在哪些领域,能够帮助互联网政企等等单位实现什么样的价值?
近年来,随着互联网行业蓬勃发展,网络舆论监督也逐渐成为了各级政府关注的焦点。近日,新华社发表了一篇题为《从“网络大V”到“网络害虫”——陈杰人涉嫌敲诈勒索、非法经营罪案件透视》的长篇文章,报道了陈杰人大肆进行非法经营、敲诈勒索等犯罪活动,在短短几年间积累下了数千万的资产,并在北京、长沙等地买下10多处房产。靠网络敲诈勒索就能弄到这么多财富,如此奇迹大大出乎人们的意料。
网络聚集的人气、展开的场景与揭示的真相,不仅会推动新闻事件的发展、形成网络舆论,甚至还会直接影响社会主流舆论、推动社会变革。对舆情监测主体来说,如何加强对网络舆情的实时全面监测,并对其做出及时反馈、防患于未然;如何利用现代信息技术做好网络舆情分析,从而进行有效引导和控制;如何化解网络舆情危机,实现网络舆情的高效管理是一项任重而道远的任务。
用户口碑和评价已经成为了游戏运营者非常重视的环节,为了获取用户的评价趋势,游戏运营者需要时时关注贴吧、三方市场的评论,WeTest的舆情功能整合了所有游戏社区信息源,极大的满足了运营者对于舆情监控的需要。
互联网、移动互联网的高速发展,改变了我们传统的生活方式,网络已经成为我们生活中不可或缺的重要部分,互联网与普通民众联系更加紧密,越来越成为人们学习、工作、生活的新空间,越来越成为获取公共服务的新平台。与此同时,在网络生活繁荣的背后,深藏在暗处的各种威胁网络安全的行为正在肆意蔓延,已经对我们的日常生活和国家安全造成不可弥补的损失。
在信息爆炸的时代,新闻和舆情分析对于企业和个人来说都具有重要意义。而Python作为一门优秀的编程语言,非常适合用于构建强大的爬虫工具,并用于抓取和分析新闻数据。本文将分享使用Python爬虫抓取和分析新闻数据,并进行舆情分析的实战经验,帮助你掌握这一有用的技能。
WeTest舆情专项分析是在舆情监控的基础上为游戏开发者提供的专属服务,我们拥有资深游戏策划和分析师,凭借海量数据库加上语义分析后,能以高时效性帮助游戏开发者省去大量的人工时间,通过一份专业报告就可以查看玩家的舆论情况,帮助游戏开发者及运营解决玩家讨论的实际问题,从而优化游戏,做出让玩家满意的精品游戏。
由深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据,经过 10 年的发展,深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。业内有一种声音得到了大量认同:人工智能的进一步发展与突破,需要从感知智能向认知智能的突破,知识图谱能有效从数据中挖掘出知识,以更具可解释性的 AI 指导人类在更多复杂场景中的智能决策和行动。
正确回应社会热点舆情、推动国家治理能力和治理体系的现代化,已成为社会各阶层的共识。本文以近年来几个舆情案例的得失为例,研究新媒体环境下舆情应对的规律。 近年热点舆情特点与变化趋势 (一)跨媒介融合传播发达,舆情发酵速度与热度提高 多数公共热点事件的舆情生成已经不再是单一的中心发散式传播,也不是一般性的串联型传播演变,而是新媒体与传统媒体、新媒体与新媒体之间平台转换、互相刺激、交织在一起的融合化传播。新兴的知乎、秒拍、微视频等新媒介也直接作用于移动舆论场,并与微博微信无缝结合,促使一些社会事件在极短时间内
舆情监控系统在过去几年曾是一个比较热门的话题,一般多被应用在政务领域、企业领域等,用于让企业、部门等单位及时获取和了解到网络上舆情的出现和发展,以便及时采取相应的措施,从而控制舆情、引导舆情,化危为机。
最近各种客户咨询项目中,往往涉及大数据引入必要性和价值意义的深层次挖掘,用后有数据,有平台,但是不知到底要不要上大数据,为何要上大数据和大数据可以带来哪些价值和意义。本文关于大数据的必要性进行阐述,来源实际项目,算是分享吧。
说起国内安卓的生态圈,那是相当混乱,特别是安卓应用市场。现在可以选择的安卓应用市场实在是太多了,这种现象让一款安卓应用在市场中的实际表现非常难以评价。A市场的前三甲游戏到了B市场可能跌出了五名开外。
曾经担任翰云时代科技有限公司总裁,NOKIA位置服务部门大中国区产品总监,甲骨文(Oracle)顾问咨询服务部中国区实施总监,Sun公司ISV工程部高级经理,北航教师等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云