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论文阅读——Stock Movement Prediction from Tweets and Historical Prices 出处摘要动机介绍模型 出处 摘要 股票走势预测是一个具有挑战性的问题：市场是高度随机的，并且要根据混乱的数据做出与时间相关的预测。这篇文章处理这三种复杂性，并提出一个新颖的深度生成模型，共同利用文本和价格信号来完成这项任务。与判别式或主题建模不同，

目录 前言一、比赛介绍二、解决方案（探索式资料分析&清洗数据）2-1、介绍和引言2-2、对于特征keyword（关键字）和location（地点）的处理2-3、组成新特征2-4、target分布2-5、文本清理2-6、错误标签样本处理 三、训练模型3-1、加载所需包3-2、数据的进一步处理3-3、添加特征并绘图3-4、训练模型 总结 前言 在这场竞赛中，你面临的挑战是建立一

文本自动文摘（automatic summarization/abstracting）是利用计算机自动实现文本分析、内容归纳和摘要自动生成的技术。这项技术在互联网技术迅速发展、海量信息急速膨胀的今天，具有非常重要的用途。Tweets作为社交媒体内容的典型代表，具有极大的研究价值。本文尝试将经典的TF-IDF算法应用到tweets上提取原文中最有代表性的句子做automatic summarizat

依然是按照老样子拿到了我们的训练集测试集还有提交模板 竞赛网站： https://www.kaggle.com/c/nlp-getting-started/overview/description 数据初步可视化 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn import feature_extraction, linear_model

目标：理解公众对于疾病爆发的态度并且证明CNN在对outbreak-related tweets 分类的优势 方法：设计了一个用于分析用户对于疾病爆发态度的综合框架，该框架分为3个维度：讨论主题，情感表达，对疫苗的态度。先利用“Measles”爬取数据，然后根据那三个维度进行标注，然后建立了一个CNN分类模型，并且在CNN模型中利用不同的embedding方法（1、Stanford GloVe

1683. Invalid Tweets 题目要求：找出无效的推特id，一条无效的推特意味着推特的内容长度超过15。 统计tweets.content的字符串长度，返回长度大于15的tweets.tweet_id。 使用Pandas的向量化操作比较每个tweet的长度。 import pandas as pddef invalid_tweets(tweets: pd.DataFrame

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 1 必须得有一个twitter账户 2 创建一个基于自身网站的app（后期可用到其他网站）    https://dev.twitter.com/apps    如果只是希望获取tweets就可以不用填写callback url了 3 创建bearer token，参考网页：https://dev.twitter.com/

twitter官方没有删除工具，所以要借助第三方应用。 进入tweetDeletes:用自己的推特账号登录设置删除条件，如图 可以设置删除的时间段、设置包含的关键词、运行任务的次数等等。

学习使用，如有侵权联系我删除哦~ Deep Learning for Hate Speech Detection in Tweets 摘要（ABSTRACT） ​ Hate speech detection on Twitter is critical for applications like controversial event extraction, building AI chat