在本文中，我们将讨论如何使用Python抓取新闻报道。这可以使用方便的报纸包装来完成。...newspaper可以通过从给定的URL上抓取一篇文章，或者通过找到网页上其他新闻的链接来工作。让我们从处理一篇文章开始。首先，我们需要导入Article类。...接下来，我们使用此类将内容从URL下载到我们的新闻文章。然后，我们使用parse方法解析HTML。最后，我们可以使用.text打印文章的文本。...现在，让我们看看如何将所有新闻文章链接到网页上。...这将尝试返回文章摘要。 article.summary() 您还可以从文章中获取关键字列表。 article.keywords 如何获得最热门的Google关键字 报纸还有其他一些很酷的功能。
聊聊文本挖掘中的 “找出相似的文章”， 为“推荐系统”做准备。 以下为正文。 先了解下文本挖掘的一般过程。 如何让计算机读懂一段文字?...将文本按照预设的分类体系进行自动区分； 实体识别，用于从文本中发现有意义的信息，例如人名、公司名、产品名、时间、地点等； 典型意见，将消费者意见进行单句级别的语义聚合，提取出有代表性的意见； 相似文本聚类，...指的是机器自动对给定的文本进行话题聚类，将语义上相似的内容归为一类，有助于海量文档、资讯的整理，和话题级别的统计分析。...上文是一般的文本挖掘的思路， 下面我们动手用nodejs做个实验， 自己编程实现用余弦相似性，找出相似的文章。 可以用于判断文章是否抄袭， 信息的是否重复。 为了简单起见，我们先从句子着手。...下面，我们实验下从5篇文章里找出相似的文章。 这5篇文章都是写微软最新的设计语言Fluent Design System的。 乍一看，都长得差不多。
最后一个函数，返回特定查询的结果列表，大约包含2000篇文章。我们的目的是抽取这些文章总的事件。为简化这一过程，只保留文章标题 (理论上，标题应该蕴涵新闻的核心内容)。 ?...这篇文章 详细介绍了SkipThoughts如何用无监督方法提取摘要。 本文中使用SpaCy自带的方法: ? 可以看到每篇文章被表示为300维的数组，如下: ?...算法中 epsilon 参数决定两个样本间的最大距离，以此决定是否临近，这意味着如果 eps 设置太大形成的簇就比较少，如果设置太小大多数点都无法被临近聚类，于是被分到默认簇 (-1)里，产生的簇也不多...下图显示聚类簇的数量与的epsilon关系: ? 给 eps 调参是最为精巧的一步，因为聚类的结果会改变很多，也就是如何确定句子是相似的。...就是这样，用一个脚本从2000篇文章中提取和组织事件。现在可以想象每天将这一技术应用于上百万篇文章有多大用处。仅以股票市场每日新闻影响为例，事件提取可以说非常有价值。
2）提示公式：为这个新的智能手表生成一个产品描述，没有范例 2、为这个产品生成产品比较，只有一个范例可用 1）任务：将一款新的智能手机与最新的iPhone进行比较 2）提示公式：生成这个新智能手机的产品比较...聚类提示是一种技术，可以将相似的数据点分组在一起。这对于数据分析、机器学习和自然语言处理等任务非常有用。在ChatGPT中使用聚类提示时，需要提供一组数据点，并指定分组的特征和要求的输出信息。...例如，可以根据情感将客户评价分组，根据主题将新闻文章分组，或根据研究领域将科学论文分组。 二、举例 1、客户评价的聚类 1）任务：将相似的客户评价分组在一起 2）说明：评价应基于情感进行分组。...3）提示公式：根据情感将以下客户评价分组成簇：[插入评价]） 2、新闻文章的聚类 1）任务：将相似的新闻文章分组在一起 2）说明：文章应根据主题进行分组 3）提示公式：将以下新闻文章根据主题分组成簇：[...插入文章] 3、科学论文的聚类 1）任务：将相似的科学论文分组在一起 2）说明：论文应基于研究领域进行分组 3）提示公式：根据研究领域将以下科学论文分组：[插入论文] 强化学习提示 一、什么是强化学习提示
这种分组能够在你提炼问题时帮助思考。 A类还是B类？ 这组算法被称为二类分类( two-class classification )。...多类分类作为回归问题 有时看似多元分类的问题事实上比较适合做回归。比如，“哪个新闻故事对读者来说更有趣？”看似在询问类别——新闻故事清单里的一个条目。...给每篇文章一个数字作为分数。之后就是一个简单的识别最高分文章问题。这种类型的问题通常以排名或比较形式出现。 “我船队的哪个货舱最需要维修？”可以被转述为“我船队的货舱各在多大程度上需要维修？”...数据是如何构成？ 有关数据如何构成的问题属于无监督学习。有许多技术试图提炼数据的结构。其中一组算法进行聚类，也被称作分块、分组、聚群、分隔等。它们试图把一个数据集分为一些直觉式的区块。...哪些顾客对农产品有相似的喜好？ 哪些观众喜欢同类的电影？ 这个变电所在一周的哪些日子有相似的用电需求？ 用什么办法把这些文件自然地分成五类？
该模型利用了用户的反馈作为弱监督来增加用于假新闻检测的训练数据。 「模型由3个主要部分组成」：标注器，增强的选择器和假新闻检测器。标注器可以基于用户的反馈，自动地为未标注的新闻分配弱标签。...（1）进行了多样的实验： 1）在实验中比较了不同时间窗口下的特征表示不同以及模型性能的不同，证明了新闻的分布具有动态性，因此说明了应该及时标注和新出现事件相关的新闻。...「本文解决的挑战」： （1）如何实现可解释的假新闻检测，并同时提高检测性能和可解释性； （2）在训练时没有ground truth的条件下，如何抽取出有解释性的评论； （3）如何联合建模新闻内容和用户评论间的关系...检测框架由以下几部分组成」： （1）编码新闻内容组件：通过层级（word-, sentence-level）注意力神经网络，捕获新闻句子中的语义信息和句法信息，学习得到新闻句子的表示。...例如，本文在建模时只考虑了一篇文章，能否利用已经被证实为真/假的其他文章，或者考虑使用由其他可信度非常高的机构发布的和待判断文章描述事件相似的文章，来为待判断文章的分类结果提供可解释性。
虽然还是关于推荐系统，但这次讲的是产品聚类以及相关方法，具体见下文↓↓ 在上一篇文章中，我大致介绍了推荐系统，但卡在了矩阵系统的性能这一块。...「疼痛识别」：发现问题 正如上一篇文章中所提到的，我们要面对的问题之一是：交互矩阵太大，很难衡量或计算。这是因为不同商店中会有相同或者相似的产品，所以我们收集的大量数据中包含重复的信息。 ?...接下来，我们分离产品名中的数字和度量单位（如果有的话），因为我们想把非常相似的产品归到一类中去，比如「Cola 330ml」和「Cola 500ml」。 最后，我们对单词进行词干处理。...下一步：文本聚类 什么是文本聚类？ 文本聚类是在无标签数据中生成分组的过程，很多网站的「同类」新闻就是通过文本聚类完成的。在大多数聚类技术中，分组（或集群）数量是由用户预定义的。...我们的分组中大部分都是包含 1 个单词的产品名，这减少了我们需要处理的数据量。 OK，功成身退！ 下一篇文章中，我们将继续利用从产品中提取的任何信息。
，它的主题包括‘影院’‘云计算’等关键字，我计算它属于娱乐类文章的概率。...，如果在已经分类好的文章中娱乐类文章种没有出现过云计算这个关键字，那么P(云计算|娱乐类)=0，导致P(影院,云计算|娱乐类)=0，结果就是一篇包括‘影院’‘云计算’等关键字的文章属于娱乐类的概率为0，...文档分类实战 2.1 数据获取 使用sklearn内部数据集获取新闻分组数据，下载到指定文件夹。...# 使用sklearn内部数据集，获取新闻分组数据 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # 指定文件下载位置，把新闻数据下载到里面 filepath...完整代码如下： # 文档分类实战 #（1）数据获取 # 使用sklearn内部数据集，获取新闻分组数据 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
文本生成：“生成与以下产品信息一致的产品评论[插入产品信息]” 文本摘要：“用与提供的信息一致的方式概括以下新闻文章[插入新闻文章]” 文本续写：“以与提供的上下文一致的方式完成以下句子[插入句子]...使用： 文章概述：“用一句简短的话概括以下新闻文章：[插入文章]” 会议记录：“通过列出主要决策和行动来总结以下会议记录：[插入记录]” 书籍摘要：“用一段简短的段落总结以下书籍：[插入书名]”...文本分类：“生成难以分类为[插入标签]的文本” 情感分析：“生成难以分类为具有[插入情感]情感的文本” 机器翻译：“生成难以翻译为[插入目标语言]的文本” 第十八章：聚类提示 根据某些特征或特点将相似的数据点分组在一起...客户评论：“将以下客户评论根据情感分组成簇：[插入评论]” 新闻文章：“将以下新闻文章根据主题分组成簇：[插入文章]” 科学论文：“将以下科学论文根据研究领域分组成簇：[插入论文]” 第十九章...新闻：“在以下新闻文章[插入文章]上执行命名实体识别，并识别和分类人名、组织机构、地点和日期。”
将与集合中的物品相似的物品推荐给目标用户 下图是ItemCF算法的一个简单的示意。 如何计算物品间的相似度呢？...如何计算用户间的相似度呢？与ItemCF类似，两种基本的方式。...： 1.给定多种策略给出用户可能感兴趣的文章队列 2.每个用户和新闻对为一条数据，抽取相关的特征，用于做CTR预估 3.将数据输入到预先训练好的CTR预估模型，得到CTR 4.按照特定的展示策略和CTR...排序展示出推荐的文章 协同过滤一般是在上述步骤的第一步中完成的，即用协同过滤的方法给出用户可能感兴趣的文章列表。...协同过滤增加个性化特征 在新闻推荐问题中，作为物品，新闻的更新速度远远大于新用户的加入速度，因此，一般情况下UserCF是比较常用的算法。
方法 初始图构建 根据新闻平台和社交网络数据，可以构建新闻信息网络（information graph），其中包含 3 类节点：(1) 新闻发布平台（news source），以用平台简介构建特征；(2...实验 数据集构建 在基于平台的检测中，文章基于已有的数据集 Media Bias / Fact Check dataset，其中共包含 859 个新闻发布平台，并具有3类标签（low, mixed, high...在基于新闻内容的检测中，文章将已有的假新闻检测的数据集进行了合并，并以类似的方法扩充用户集合，最终形成了包含 48895 名用户、442 个新闻发布平台和 1050 篇新闻文章的数据集。...假新闻文章分类结果 下表展示了对新闻文章真假的分类结果，文章主要与目前性能最好的基线模型 FANG 的比较，并且比较了使用不同的训练集切分比例的模型性能，均表现更好。...实验 阶段 1 结果 文章通过比较 top-k 召回率来比较两种检索方式的性能，如下表所示： 阶段 2 结果 文章在推断阶段考虑了 2 种设置：一是池化（Pooled），即对所有先验文章中的句子，检索后根据相似度取最相似的拼接起来
特别是对于出版社、新闻网站、博客或其他需要处理大量文字内容的人和机构来说，人工对文档，并进行分组和分类是极其耗费人力和时间的工作。 大体上讲，有两类机器学习方式：监督学习和非监督学习。...用一个简单例子就可以很好地解释分类器是如何工作的。 2 分类器如何工作？ 如前所述，分类器用于预测，以预测足球比赛是否会正常进行作为一个简单的例子，就能说明分类器如何工作。首先，我们要建立一个数据集。...［译者注：如果某个词在一篇文章中出现的频率（TF）高，但在其它文章中的TF低，则该词就具有很好的类别区分能力，适合用来分类。］...举例来说，使用IPTC（International Press and Telecommunications Council，国际新闻电讯评议会）的国际主题新闻编码来设定标签，我们会给一个文档同时贴两个标签...爱一切未知事物，好奇心过剩说的就是我，希望可以和大家一起做出更好的文章。
问题： 如何把一个无限维的向量映射到计算机内存中？ 如何表示一个无限纬空间中的点? 2.2 Regression（回归任务） ++连续++变量预测。...所有数据只有特征向量没有标签，但是可以发现这些数据呈现出聚群的结构，本质是一个相似的类型的会聚集在一起。把这些没有标签的数据分成一个一个组合，就是聚类（Clustering）。...比如Google新闻，每天会搜集大量的新闻，然后把它们全部聚类，就会自动分成几十个不同的组（比如娱乐，科技，政治......），每个组内新闻都具有相似的内容结构。...基因数据分组。 聚合算法处理图像，对像素数据进行聚合分组，得到类似素描的效果，等效表达。 图像处理，将图像分成不同区域，像素分到不同区域。创建3D模型，创造类似AR的效果。
同一个世界，同一个谣言 这个问题在美国同样发生着， 国内常说的“谣言”，英文往往翻译为「Rumor」，实际上这个词是流言、传闻的意思，比较严谨的新闻机构可能会将其翻译为「False Rumor」，即虚假传闻...有趣的是，当我们想要比较哪类谣言最容易被广泛传播，发现全球的谣言制造者都选择了名人死亡新闻。...金庸先生几乎每年都会被去世 类似的谣言在美国也不少见 用 AI 净化新闻 在美国，有一位工程师 Aaron Edell 通过 AI 完成了一个「FakeBox 假新闻探测器」，虽然正确率还相对高，但是这些内容首先是英文语境不适用于中文体系...以下，是他在设计 FakeBox 时的心路历程： 第一个问题：如何定义假新闻 我遇到的第一个困难比较出乎意料。...我只将新闻分为两个标签：真实的和非真实的（real and notreal）。 不真实的包括讽刺、评论文章、假新闻以及其他没有以纯粹的事实方式写作的文章。 这次我们成功了，并且准确度高于95％。
—— 按照一定的聚类策略，将用户聚类/物品聚类 基于物品（item）的协同过滤算法 第二代协同过滤技术是基于物品的协同过滤算法，基于物品的协同过滤算法与基于用户的协同过滤算法基本类似。...这听起来比较拗口，简单的说就是几件商品同时被人购买了，就可以认为这几件商品是相似的，可能这几件商品的商品名称风马牛不相及，产品属性有天壤之别，但通过模型算出来之后就是认为他们是相似的。什么？...但也不是所有的场景都 是这样的情况，可以设想一下在一些新闻推荐系统中，也许物品，也就是新闻的个数可能大于用户的个数，而且新闻的更新程度也有很快，所以它的形似度依然不稳 定。...关于如何组合各个推荐机制，这里讲几种比较流行的组合方法。...将不同的行为分组：一般可以分为“查看”和“购买”等等，然后基于不同的行为，计算不同的用户 / 物品相似度。
如何解决幻觉问题？ 针对幻觉问题，前人尝试了不同方式去缓解。...例如，它获取到了与调查相关的新闻文章。然后将这些文章与最初的问题合并成一个丰富的提示，使大模型能够综合生成正确的响应。...（2）查询检索（Retriever） 在检索增强生成过程中，检索器可以从一个大规模的文档集合或知识库中检索出与给定查询最相关的信息，这个过程是通过比较查询的表示（通常是一个向量）和文档集合中每个文档的表示来完成的...参考资料：https://siwei.io/graph-rag/ （2）RAG + Tree 文章引入了递归嵌入、聚类和总结文本块的新颖方法，从下到上构建具有不同摘要级别的树。...为了对相似的文本块进行分组，可以采用聚类算法。聚类后，语言模型用于总结分组的文本。然后将这些总结的文本重新嵌入。这样的过程不断进行，直到不能进一步聚类。于是我们有了原始文档的结构化、多层树的表示。
虽然博客有分组，但是只支持一级分组，不支持n级的。博客里也没有“栏目”这一类的设置。所以对于随笔的管理有有点力不从心了。有些兄弟看到我的博客，看到我说自然框架，然后就会很迷茫，自然框架到底是什么？...首页、新闻（图文形式的信息）、产品介绍、文件下载、图片浏览、在线视频等。这些都算是“内容”的几种形式吧，当然还可以有其他的形式。 这个需求比较简单，也比较简陋，暂时就以这个需求来进行设计吧。...如果是按照面向对象的方式要如何设计呢？这个我不太清楚，也许是要画一个UML吧，也许要建模。尝试一下，画了一个UML不知道对不对，拿出来请大家批批。 【CMS的类图】 ? ...可能您看着很别扭，但是至少不会产生什么歧义，理解起来也会比较容易吧，呵呵。 “内容”作为父类，其他的作为子类。...所属栏目 int 4 0 所属栏目 5005 30 Class 文章分类 nvarchar 30 0 支持n级分类，也可以不分类 5005 40 ParentID 父ID int 4 0 以备n
集群计算 从性能角度来看，将某些计算机分组在一起比较好;例如，从网络的角度来看，交换机适合聚集在一起工作，或者提供相似的计算服务。...它是如何工作的 k-means算法有两个步骤。假设把数据分成四组，执行以下步骤。 注意：在开始任何步骤之前，k-means算法会从数据中随机抽取三个样本，称为聚类中心。...它检查每一个数据样本，会根据它们与开始随机选择的聚类中心的相似程度，来对它们进行分类。 它使聚类中心与相似的同类点更接近(第1步的分组)。 重复这些步骤，直到聚类中心没有显著的移动。...或者，更简化，计算量更少: 步骤2 从图上看，这一步将中心点向步骤1中相似的分组进行移动。更准确地说，就是取所有与中心点相似或属于该分组的点的平均值(步骤1的分组)，来计算每个中心的新位置。...CSDN网站文章谢绝私自转载。
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