AI科技评论消息，近日，Kaggle平台上公布了Twitter客户支持数据集，这个数据集包括来自大企业的超百万条推文与回复，大家可以利用这个数据集做很多有意思的工作。...Twitter客户支持数据集里有Twitter上大量的用户和公司的客户支持中心之间的对话语料库，这个语料库的语言主要是英文，比起其他会话文本数据集有三个主要优势: 聚焦——这个数据集里的数据主要是用户联系客户支持中心来解决特定的问题的对话...说对不起有用吗内容 数据集是CSV格式，每一行为一条推文。对列的描述如下所示，每段对话至少包含一条用户请求和一条公司回复。可以用inbound字段来计算哪个用户ID是公司用户ID。...inbound 用户的请求推文是否被那些在推特上进行客户支持的公司“归档（inbound）”。该特征在训练会话模型时的数据重组阶段非常有用。...response_tweet_id 与请求推文相关的回复推文ID，用逗号隔开。
曾经我想采集所有的美国大选推文，来分析推特上的美国民调倾向， 但是后面测试采集发现数据量过于庞大，就算是政治寻常日子，单天带 #DonaldTrump 相关 hashtag 的原创推文的数据条目就超过...50,000 了， 后面不得不转向只采集 #america presidential election 的 hashtag 推文，详情可见以下这篇历史推文。...构建 2024 美国总统大选推特 X 文本数据集，生成复杂网络和动态主题建模 但是当时就有个问题，在对热门的推文进行 hashtag 关系矩阵进行可视化时，我发现 #DonaldTrump 相关的推文同时大量出现...（乌拉圭）、Ecuador（厄瓜多尔）等， 记得当时在我的技术交流二群短暂讨论过相关问题， 单就文本而言，无法得出这些南美洲相关的话题推文有多少是由美国本土发出的， 换句话来说，是南美洲的推特用户贡献了这些国家话题...，只不过同时带上了川普的 hashtag，也不是没可能， 而推特签到数据刚好能解决这些问题，推特用户发文时带上了地理位置信息， 于是乎，我采集了2024美国大选期间签到位于美国加利福利亚州的推特推文签到数据
使用余弦距离计算最具有代表性的推文的方法与KL散度的方法过程类似，只不过最后采用了余弦距离来计算每条推文与其主题中心的距离。...） 推文的 总情感得分：把每个存在于当前字典单词数相加，到推文的 总情感得分：把每个存在于当前字典单词数相加，到推文的 总情感得分：把每个存在于当前字典单词数相加，到推文总分，这个数作为一特征。...简单的统计结果可视化 Hashtag统计 由于Hashtag是用户手动添加的、用来表明当前发表的推文的主题。因此对其进行统计，然后进行可视化也是具有一定意义的。...地理位置信息的可视化 Twitter的API返回字段中，有几个字段是和地理位置相关的，用来表示该推文的发表位置，或者某地点和该推文相关。我们可以对地理位置信息进行统计计数。...旭日图的用户交互为，点击某一块区域，则图形变化为某主题下的单词概率分布饼图。 ? 情感分析的可视化 针对于情感分析，我们的任务是对于给定一些推文，判断其实情感类别。
问题背景在使用 Twitter 搜索 API 获取推文时，我们可能会遇到重复获取相同推文的问题。这可能会导致我们在处理推文时出现数据丢失或重复的情况。...为了解决这个问题，我们需要找到一种方法来避免获取重复的推文。2. 解决方案一种解决方法是使用 Twitter 搜索 API 中的 since_id 参数。...since_id 参数可以让我们指定一个推文 ID，并仅获取该推文 ID 之后发布的推文。通过这种方式，我们可以避免获取重复的推文。...ID，并仅获取该推文 ID 之后发布的推文。...通过这种方式，我们可以避免获取重复的推文。另外，我们还可以使用 max_id 参数来指定一个推文 ID，并仅获取该推文 ID 之前的推文。这也可以用来避免获取重复的推文。
Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。...Facebook 研究人员和工程师通过在带有标签（hashtag）的公共图像数据集上训练图像识别网络解决了该问题，其中最大的数据集包含 35 亿张图像和 17000 个 hashtag。...该方法的关键是使用现有公开的、用户提供的 hashtag 作为标注，取代手动标注。该方法在测试过程中表现良好。...但是研究者的实验还揭示了大规模训练和噪声标签的优势和面临的挑战。 例如，尽管扩大训练数据集规模是值得的，但选择匹配特定图像识别任务的 hashtag 集也具备同等的重要性。...Hashtag 可以帮助计算机视觉系统超越一般分类条目，以识别图像中的特定子类别和其他元素。 除了 hashtag 的具体用途之外，该研究还指出了可能影响新产品和现有产品的广泛图像识别方面取得的进展。
10 亿张带有 hashtag（类似于微博里面的话题标签）的图片，以及 336 块 GPU，敢问谁能有这种壕气？...以下内容来自 Facebook 官方博客，人工智能头条 编译： 图像识别是人工智能研究的重要领域之一，同时也是 Facebook 的一大重点关注领域。...我们的研究人员和工程师想出了一个解决办法：利用大量带有“hashtag”的公共图像集来训练图像识别网络，其中最大的数据集包括 35 亿张图像以及 17000 种 hashtag。...这种方法的关键是使用现有的、公开的、用户提供的 hashtag 作为标签，而不是手动对每张图片进行分类。 这种方法在我们的测试中运行十分良好。...例如，尽管增加训练数据集规模的大小是值得的，但选择与特定识别任务相匹配的一组 hashtag 也同样重要。
针对Instagram凭证 在使用Terra时，我们需要将Instagram的用户名和密码存储至creds/insta.yml文件中。...用户最新发布的推文 favtweets :获取目标Twitter用户最新收藏的推文 followers : 获取目标的粉丝列表 following : 获取目标的关注列表 info: 获取目标用户信息概览...profile pic: 下载目标账号的头像 banner: 下载目标账号的信息页背景图 htags : 获取目标账号使用的Hashtag Instagram侦察命令 ls: 显示所有可用的Terra...: 获取目标账号关注的手机号码 tags : 获取目标账号使用的Hashtag timeline : 获取目标账号概览 likes: 获取目标的点赞数量 mediatype : 获取目标的照片和视频信息...photodes : 获取目标的照片描述 photos : 下载目标照片 profile pic : 下载目标账号头像 stories : 下载目标账号的故事信息 tagged': 获取目标账号标记的用户列表
无论是国内的微博，还是国外的推特，其帖子中不乏带有 #keyword# 这样的 hashtag 和 @somebody 这样的 user 的格式内容，将每一条帖子中同时出现的 hashtag 或 user...视为一次链接，构建 hashtag 之间和 user 之间的关系矩阵，然后导入 Gephi 软件进行复杂网络分析，是非常普遍的研究手段，本文将介绍如何自动化这一过程，已部署至网页： https://...数据集为例，只需要在上面的网页中上传这个 csv 文件，就能实时生成 这个 ChatGPT 帖子讨论中的 hashtag 话题和 user 人物共现可视化矩阵，结果文件为 Gephi 所需的 nodes.csv...nodes.csv、edges.csv 和 top_N_matrix.csv echarts 实现的网络可视化 以及顺带的一些基本的复杂网络分析：度分布、度度相关性、核度分布和集聚系数等基本统计特征...类似地，同时生成的 user 人物共现可视化结果如下： Top-N 矩阵可以自定义 N 的大小。
例如，专制政府或超越技术公司可以使用类似的算法来标记在线交谈的人的带有政治意味或其他批判性的语言。...而不是自动编辑你输入的内容。 在这方面还有很多优点，会让你在发送内容之前先冷静下来。 在经过数百万条推文和Reddit的帖子的训练之后，AI系统在消除亵渎和仇恨词语方面变得非常有效。...但是，用一种礼貌的方式来重现句子的表现却不那么好。 例如，一条推文“不要重色轻友”被转换成“不要重钱轻友”。当然，这比现有的语言过滤AI要好得多，它将同一条推文转换成了“明天去俱乐部”。...除了这些明显的缺点之外，该算法背后的团队意识到了它的局限性。这类AI过滤器只能用于清除最显而易见的侮辱语言。例如，它不能判定一个特定的句子是否带有侮辱性意思，除非它包含特定的愤怒或亵渎的词语。...当然，语言过滤器不能结束互联网的恶意，但是这个新的人工智能研究可以帮助我们退后一步，并让你在决定继续发布带有恶意的言论之前冷静地思考。
总结来看，我们构造的完整Payload作用如下： 1、创建一个有具备ID属性为__twttr的iframe元素， 这个元素通过Twitter Web Intents链接方式指向一条特定推文，这里我们用https...，去触发对某条特定推文的转推操作。...但是，我分析了一个，还有另外两种相对容易的方法来创建XSS Worm的传播态势： 1、“武器化”构造一系列推文链，每条推文中都包含对前一条推文的转发Payload，这样，只要你点击或转发到其中的一条推文...最终，基于上述一大堆的传播功能构造，加入这种带有身份窃取功能的隐蔽XSS Worm分阶段运行如下： 1、发送带有下面这个Payload的推文并获取其推文ID： 的是，"oauth_token"只能被进行一次身份验证，且其有效期非常短。但对一些不懈的攻击者来说，只要发送大量推文，就能劫持到很多用户权限。
Keras Gitter Group 另一个可以交流Keras相关问题的好地方是Keras Gitter。就像Slack一样，上面有很多活跃的用户。...网站上仍然有很多关于Keras的问题，但可能会更侧重理论性的内容，而不是对代码和编程问题相关。在使用该网站时，再次建议你搜索并询问带有“Keras”标签的问题。...这个站点还在测试阶段，还不是网络的正式成员。不过，网站上有很多关于kera的问题。与其他两个网站不同的是，这些问题可能会有更多的过程导向。同样，我建议搜索并询问带有“Kera”标签的问题。...Twitter上带有Keras的标签的推文 在Twitter上，你可以快速回答一些一次性的问题。我建议先在Twitter上搜索 “Keras”。建议你发布和搜索的时候带上 “Keras”标签。...地址：Keras hashtag on Twitter 你也可以关注Keras的创造者和首席开发人员的Twitter账号来获得相关信息。
Twitter是一种在线社交网络服务，用户可以发布和阅读140个字符的短消息，称为“推文”。注册用户可以发布和阅读推文，但未注册的用户只能阅读推文。...2.用户应该能够跟随其他用户。 3.用户应该能够将推文标记为收藏夹。 4.该服务应该能够创建和显示用户的时间线，包括来自用户跟随的所有人。 5.推文可以包含照片和视频。...2.在阅读时，我们不需要过滤创建时间，因为我们的主键有纪元时间包括在内。 8.缓存 我们可以为数据库服务器引入缓存来缓存热门推文和用户。...比方说，如果80%的用户只看到过去三天的推文；我们可以尝试缓存过去三天的所有推文。假设我们有专门的缓存服务器，缓存过去三天所有用户的所有推文。...趋势主题：我们可以在最近N秒内缓存最频繁出现的hashtag或搜索查询，并在每M秒后不断更新它们。我们可以根据推特、搜索查询、转发或喜欢的频率对趋势主题进行排名。
使用机器学习模型对每条推文进行排名。 3. 应用启发式方法和过滤器，例如过滤掉你已经屏蔽的用户的推文、NSFW 内容，以及你已经看过的推文。...这项服务作为软件主干，连接不同的候选推文来源、评分功能、启发式方法和过滤器。...分数会直接预测每个候选推文的相关性，是在用户时间线上对推文进行排序的主要信号。在这个阶段，所有的候选项都被平等对待，而不考虑它来自哪个候选来源。...启发式、滤波器和产品功能 在排序阶段之后，推特应用启发式和滤波器来实现各种产品功能。这些功能会协同工作以创建平衡且多样化的提要。一些例子包括： 可见性过滤：根据内容和用户偏好过滤掉推文。...例如，删除其屏蔽或静音的帐户的推文。 作者多样性：避免来自同一作者的太多连续推文。 内容平衡：确保推特提供网络内和网络外推文的公平和平衡。
然而,由于训练语料不同, 预训练BERT无法正确理解hashtag的特殊含义. 因此, 为了强化hashtag的信息, 将描述和hashtag内容分离，将hashtag单独作为一个模态处理: ?...如上图所示，我们同时将各个模态的信息输入到模型中，并且让模型去判断它们是否来自于同一个feed，我们通过随机替换掉某个模态的信息来构造负样本。...在实际使用中，由于我们有三个模态的数据：视频，描述(去掉hashtag)，hashtag，我们可以构造下面三个任务： 视频/描述是否来自同一feed 描述/hashtag是否来自同一feed 视频/hashtag...是否来自同一feed 即，假设我们有N个模态，我们可以构造C(N，2)个任务。...近期热文 ? 拒绝“枯燥”设计 | 页面自动化配色的探索之路 ? 小商店从0到1的系统能力构建之路 ? 大数据AI时代的产品修炼之路：A/B测试 ? 让我知道你在看 ?
我们检验了特定词汇的出现能否预测这个推特是关于哪个候选人。 实际上，我们已经知道推特内容是关于谁的，我们也没有那么关心这个预测的准确性，重要的是各个词汇的比重。...结合模型提供的词汇比重，展现在我们眼前的是推特用户如何对待民主党候选人的复杂关系。 ? 1.伯尼•桑德斯相关推文语义情感分析结果。...有趣的是，4个正面却带有性别化意味的词里有3个是典型的男性化。他们全都说克林顿正在为某事“搏斗”。 4. 希拉里•克林顿相关推文性别词汇语义情感分析结果。...其中诋毁词的来源绝大多数来自于川普的支持者，只有14.7%的诋毁词来自桑德斯的支持者。 绝大部分的谩骂来自于右派（译者注：指美国共和党）的推特用户，特别是那些自认为是特朗普支持者的用户。...但是仍有14.7%来自于那些支持桑德斯的用户。在桑德斯的支持者中，发布有关性别谩骂的用户有60.6%是男性，有29.2%是女性，还有10.1%无法确定性别。
鉴于当前的项目维护者更熟悉 C#，因此使用带有 C# 的 .Net SDK来实现这个项目。 存储库应与现有存储库分开。建议创建一个名为“长程测试”的新存储库。...（可选）此组件还可以通过 Dapr 的中间件验证 OAuth 功能。 失败守护进程 最后但并非最不重要的一点是，在给定固定配置的情况下，此服务将触发故障。本文档稍后将介绍故障类型和特定的故障配置。...预计 Kubernetes 会将服务再次恢复到正常状态，而来自其他服务的 Dapr sidecar 将能够与恢复的服务中的所有 POD 进行通信。...预计 Kubernetes 会将服务再次恢复到正常状态，而来自其他服务的 Dapr sidecar 将能够与恢复的服务中的所有 POD 进行通信。 状态存储中断 状态存储可能由于任何原因而关闭。...Hashtag Actor 服务的容器每 5 分钟崩溃一次。 Hashtag计数器的POD每9分钟崩溃一次。 Hashtag Actor服务的 POD 每 10 分钟崩溃一次。
Twitter 官网博客详细介绍了算法在确定 For You 时间线所显示的推文时，会具体参考哪些内容并如何对其进行排名和过滤。 用于构建时间线的主要组件 从博文来看，推荐管线由三个主要阶段组成。...首先，它会收集“来自不同推来源的最佳推文”，之后使用“机器学习模型”对各推文进行排名。最后，它会过滤掉来自已屏蔽用户的推文、已经看过的推文或者在工作时间不宜观看的内容，最后将结果显示在时间线上。...例如，第一步大约会查看 1500 条推文，目标是让 For You 时间线中约 50% 的推文来自已关注的用户（即「人际网络内」），50% 的推文来自“尚未关注的「人际网络外」账户”。...Twitter 的核心商业价值有很大一部分来自于这个庞大的由用户、推文和互动构成的基础数据集。...推文作者：用户过去与这个作者的互动，用户与他们联系的强度，用户关系的起源。 用户：用户在过去觉得有吸引力的推文，用户使用推特的频率和程度。
在这个实际案例里，我们先用twitter4J的流处理API抓取实时的Twitter推文，同时利用Apache Kafka将抓取到的数据保存并实时推送给批处理层和速度层。...因为Apache Spark平台中既有批处理架构也兼容了流处理架构，所以我们选择在批处理层和速度层都采用Apache Spark来读取来自Apache Kafka的数据。...例如，我们根据每一条Tweet中元数据（Metadata）里的location field，可以得知发推文的人的所在地。...而服务层中的逻辑可以根据这个地址信息进行分组，然后统计在不同地区的人所关心的Hashtag是什么。...看到这里，你可能会问，我在上面所讲的例子都是来自些科技巨头公司，如果我在开发中面对的数据场景没有这么巨大，又或者说我的公司还在创业起步阶段，我是否可以用到Lambda架构呢？ 答案是肯定的！
'↖', '(', '^', 'ω', '^', ')', '↗'，这个问题就有点像新词发现中出现得问题，如何分词得到有效的实体，颜文字本身就是一种带有情感色彩的实体。...，需要将一些{表情:属性}作为输入，笔者这边自己整理了1800+，整理的一部分是抓取的，还有一部分是新颜文发现而补充进去的。...hashtag_body = hashtag[1..-1] if hashtag_body.upcase == hashtag_body result = "HASHTAG> #{hashtag_body...} " else result = (["HASHTAG>"] + hashtag_body.split(/(?...如果有新颜文要新增，那么需要新增到两个模块：分词模块 + 颜文识别模块， # 新颜文添加到分词词典 yanwenzi_dict_list = [ynl[0] for ynl in ywz_new_list
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