本文我将使用 Google 的 Gemma-2b 模型来微调一个基于IT科技新闻正文来生成对应标题的模型。并且我将介绍如何使用高度集成的训练框架来进行快速微调。 开始前 为了尽可能简化整个流程，我将使用 linux-cn 数据集[1]作为本次训练任务的训练数据。 模型选择使用 Gemma-2b[2]，在目前这个任务中 2b 级别的参数模型已经完全能满足当前的需求，当然你也可以尝试使

使用 bert 完成文本分类任务，数据有 20w，来自https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/tree/master/THUCNews  下载即可： 模型使用 bert-base-chinese 下载参考：bert预训练模型下载-CSDN博客 实现了新闻分类，小编在这做个笔记，整个流程

import requests导入请求模块，requests算是爬虫中比较好用的几个模块。可以在命令指示符（cmd）中用 pip install requests 来安装requests模块。from bs4 import BeautifulSoup从bs4中导入BeautifulSoup库。如果出现错误，可能是未安装bs4，安装bs4，在命令指示符中输入 pip install bs4 然

注意点： 1. 安装chromedriver 在淘宝镜像上下载一个和自己Google浏览器版本一样的Chromedriver, 推荐放在 chrome.exe 同一目录下 2.提取标签中的属性内容     -- .get_attribute('标签属性') 3.提取标签中的text内容     -- text 4.使用 unquote() 对URL进行解码     -- lin

作者:  Ronil Patil  翻译：王闯 (Chuck）。校对：詹好 本文约1900字，建议阅读5分钟 作者基于Kaggle上的新闻头条和股票指数数据集，用Python演示了如何利用NLP技术对新闻标题进行情感分析，从而预测股价走势。 本文曾作为数据科学博客松（https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/data-science-blogath

在信息爆炸的时代，新闻标题作为吸引读者的第一道门槛，扮演着至关重要的角色。想要抓住读者的眼球，一个有吸引力的新闻标题是必不可少的。那么，怎样才能抓取到令人心动的新闻标题呢？小编将为大家揭秘十大方法。 1.寻找独特角度 每个新闻都有其独特之处，寻找到这个角度，能让你的新闻标题与众不同。例如，如果是关于一场足球比赛的报道，可以聚焦于某个球员的突出表现。 2.引用权威数据 数字具有说服力，通过引

数据集来源：https://github.com/aceimnorstuvwxz/toutiao-text-classfication-dataset 共382688条15个分类的新闻。 参考代码：https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/89856566 处理数据： 每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 新闻ID

请求网页： https://www.tsinghua.edu.cn/news.htm/ 一. 首先要获取数据，将数据暂存于 list列表 二. 将数据存储至MySQL：                 1.创建连接                 2.创建游标                 3.传入参数，执行命令                 4.数据提交（提交至MySQL）

一、背景     本人做新闻爬虫工作，由于工作需要，经常需要将一个列表页中的a标签链接进行提前并进行抓取，但问题是，如何确定一个列表页大概率是新闻页面那？ 起初，通过一些规则的方法，比如新闻高频词来确定是否是新闻列表页，但由于热词更新的滞后以及无热词页面，规则匹配的效果变得很差，故放弃了该方案。后期，通过总结新闻标题的模式发现， 新闻和非新闻的标题内容在用词以及语义上存在明显的区别，如果规则

幽默似乎是我们人类与生俱来的一部分。在各种社交场合，我们的微笑、大笑乃至傻笑，都有着重要作用。这引起了社会学家和人类学家的兴趣。但是在笑之前，必须要有个玩笑做引子。所以，幽默也是认知心理学家的感兴趣的对象。 这立即引起了计算机学家们的兴趣。他们已经开始探索是否可以计算出幽默，如果可以的话，又该如何计算呢？ 对于任何尝试回答上述问题的科学家来说，都会立刻面临这样一个问题，那就是他们缺乏适合的数据库