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    利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

    我们将使用Tweets和label的训练样本,其中label'1'表示Tweet是种族主义/性别歧视,label'0'表示其他。 为什么这个项目与流处理相关?...,而是查看如何使用任何模型并返回流数据的结果 「初始化Spark流上下文」:一旦构建了模型,我们就需要定义从中获取流数据的主机名和端口号 「流数据」:接下来,我们将从定义的端口添加netcat服务器的tweets...一旦我们收到tweet文本,我们将数据传递到我们创建的机器学习管道中,并从模型返回预测的情绪 下面是我们工作流程的一个简洁说明: 建立Logistic回归模型的数据训练 我们在映射到标签的CSV文件中有关于Tweets...这意味着我们将对每3秒收到的数据进行预测: #定义一个函数来计算情感 def get_prediction(tweet_text): try: # 过滤得到长度大于0的tweets tweet_text

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    golang刷leetcode 经典(3) 设计推特

    本文使用“推模式”实现,如下是用到的几个数据结构: a)tweets用来存放用户发表的推文; b)feeds用来存放每个用户可以看到的动态; c)fans用来存放用户的粉丝(关注者)列表。...接下来看一下几个方法的实现逻辑: PostTweet:当用户发送一条推文时,tweets存一下该推文的id与时间,feeds把该动态append到末尾; GetNewsFeed:从末尾开始遍历feeds...,返回最近的10条推文id; Follow:有用户a关注用户b,则把a放入b的fans列表,且把b的tweets推文并入a的feeds,因合并的两部分均是按时间升序排列的数组,所以避免使用常规排序算法,...使用自写的merge函数可以加速合并; Unfollow:用用户a取消关注b,则将a从b的fans列表移除,还要从a的feeds中移除b的tweets。...=append(u.tweets,&t) for _,f:=range u.followers{ //fmt.Println(f) if f!

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    现货与新闻情绪:基于NLP的量化交易策略(附代码)

    [‘text’] = tweets_df[‘text’].apply(remove_handles) tweets_df[‘text’] = tweets_df[‘text’].apply(remove_urls...) tweets_df[‘text’] = tweets_df[‘text’].apply(remove_hashtags) 接下来,我们通过检查tweet的组成来对Twitter数据进行一些基本分析,...(words) return processed_tweets # Tokenize & normalise tweets tweets_preprocessed = preprocess_tweet...然后,我们计算每个不同单词的出现次数,将该单词转换为其整数单词id,然后将结果作为稀疏向量返回: cbow_tweets = [tweets_dict.doc2bow(doc) for doc in tweets_preprocessed...我们传递新的矢量化tweets,cbow_tweets和字典将每个单词映射到ID,tweets_dict到Gensim的LDA模型类: # Instantiate model model = gs.models.LdaMulticore

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    如何在tweet上识别不实消息(一)

    检索任务的目标是区分这样的tweets。在第二个任务,我们使用被标记为谣言的tweet和识别用户赞同(相信)传闻与否认或质疑它的用户。以下三个tweets都是同一个故事。...为了克服Twitter的强制执行的速率限制,我们每小时一次收集一次匹配的tweets,并删除任何重复。 为了使用搜索API,我们仔细设计正则表达式查询使得足够广泛的匹配关于谣言的所有tweets。...表1列出了我们用来收集我们的谣言样本的数据集及其对应的正则表达式查询和收集的tweets数量。...例如,以下两个tweets都匹配正则表达式,但只有第二个是谣言。 ?...超过10,400条tweets中的注释显示所有样本的35%匹配的正则表达式是假阳性,tweets不与谣言相关,但匹配初始查询。

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