人口普查数据下载器 从美国人口普查局下载《,并将其重新格式化以供人类使用。 有什么 该存储库处理的所有数据文件都发布在文件夹中。 可以通过其原始URL将它们调用到应用程序中,例如 命令行界面 该库可以作为命令行界面安装,可让您按需下载文件。 安装 $ pipenv install census-data-downloader 命令行用法 现在有一个名为censusdatadownloader的工具为censusdatadownloader准备就绪。 Usage: censusdatadownloader [OPTIONS] TABLE COMMAND [ARGS]... Download Census data and reformat it for humans Options: --data-dir TEXT The folder where you want to dow
2024-03-03 21:27:09 4.5MB python news pandas
1
加州火区分析:《洛杉矶时报》对火灾危险区内的加利福尼亚建筑物的分析
2024-02-03 21:50:48 1.2GB python data-science news jupyter-notebook
1
此数据集总结了 Mashable 在两年内发表的文章的一组异质特征。目标是预测社交网络(人气)的份额数量。 file/opensearch/documents/93274/OnlineNewsPopularity.csv file/opensearch/documents/93274/UCI Online News Popularity Data Set_datasets.txt
2023-06-08 02:07:43 7.13MB 数据集
1
商业新闻知识库 通过阅读新闻文章并引用Wikidata来构建Spacy知识库(以及很快的知识图)。 用法 pip install -r requirements.txt python3 main.py 笔记 我们使用Spacy NER的来查询Wikidata以查找适当的实体匹配项,但是我意识到en_core_web_md模型的NER标记在商业新闻上并不理想(至少在Palantir文章中不是)。 该计划是在用户喜欢的地方添加一个“循环中的”组件,用户可以根据自己的喜好对文章进行注释,并使用其注释来更新Spacy知识库。 这应该使解决这些实体的后续冲突变得更加容易。 $ python3 main.py processing article " palantir says in updated filing it expects 42% revenue growth this year to
2023-05-15 21:44:08 4KB Python
1
Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型,覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成!由于文件太大,将压缩包分成了10个部分。
2023-05-05 18:18:55 180MB 自然语言处理 预训练模型
1
News Android新闻客户端 + Java后台 Android架构:MVVM + OkHttp + RxJava + Retrofit + CC(组件化) 后端架构:SpringBoot + Mybatis + Redis + Shiro + AOP 慢慢完善中.....
2023-04-07 10:54:18 448KB Java
1
假新闻 ,分类为假新闻和真实新闻。 :handshake: 小组项目 :school: :label: “如果你讲的谎言足够大并且不断重复,人们最终会相信它。只有在国家可以保护人民免受谎言的政治,经济和/或军事后果的情况下,才可以维持这种谎言。因此,对于国家来说,运用其一切力量来压制异议至关重要,因为真理是谎言的致命敌人,因此,从广义上讲,真理就是国家的最大敌人。” ( 使命 :anchor: 报告书 :books: 提议 :bookmark_tabs: 中期报告 :bookmark_tabs: 跑步 :male_sign:‍:male_sign: :female_sign:‍:female_sign: 高度 :TOP_arrow: 建议在类似Unix的系统(Linux,macOS等)上运行该应用程序。 ! 安装依赖项时,使用Windows可能会导致一些问题。 :crying_face: 0.克隆存储库 :down_arrow: git clone https://github.com/vicw0ng-hk/fake-real-news.git 或者,通过SSH克
2023-03-30 15:13:20 200.28MB JupyterNotebook
1
关于 这是一个简单、最小的在线杂志和报纸新闻应用程序。 我们的新闻应用程序从这个它需要的所有数据。 架构概览 这是应用程序的高级设计图: 分支路线图 功能 #1:时间轴和详细信息视图 分支代号: FEAT-1 拉取请求链接: : 到目前为止,该应用程序在功能上有所限制,用户只能浏览新闻提要中的所有新闻,并在单击时看到每个帖子的扩展版本。 该分支主要侧重于介绍主要活动(新闻提要)和详细活动的外观变化。 带类别的基本导航抽屉 操作栏菜单选项 材料设计配色方案 时间线布局 新闻提要上带有圆角的 ImageView 旁注:为了测试基本功能,使用Post.java模型类中实现的getDummyPosts()方法getDummyPosts()数据源。 功能#2:网络和导航抽屉 分支代号: FEAT-2 拉取请求链接: : 该分支使用Retrofit引入了网络功能,允许应用程序从
2022-12-04 22:17:03 1.44MB Java
1
假新闻是社会上的一个严重问题。 人们对新闻的过分依赖是在互联网和社交媒体上传播假新闻的巨大动机,这需要将其与真实情况区分开。 为了填补这一安全空白,目前正在研究各种机器学习,人工智能,自然语言处理以及其他相关的信息和技术工具,以将彼此隔离。 在本文中,我们将假新闻视为一个问题,通过过度研究“基于样式”的方法来研究将假新闻分类为不同类型,将新闻分为假新闻或真实新闻的方法。 我们还将研究分类中使用的机器学习和自然语言功能以及度量,并了解如何应用机器学习来检查此问题。 最后,我们将在印度新闻中应用其中一些方法,并了解它们的效果。
2022-11-29 22:13:07 262KB Fake News Machine Learning
1
假新闻检测虚假新闻检测 此仓库是有关伪造新闻检测的令人敬畏的事物的集合,包括论文,代码等。您可以随意编辑。 内容 文件 民意调查 。 ARXIV 2019。 。 情报科学,2019,497:38-55。 。 ACM计算调查(CSUR),2018,51(2):1-36。 。 科学,2018,359(6380):1146-1151。 。 ACM SIGKDD勘探通讯,2017,19(1):22-36。 事实检查 EMNLP-2020 。 为了阻止用户传播假新闻,本文提出了一个新颖的框架来搜索与原始海报有关的事实检查文章。 搜索可以直接警告虚假新闻发布者和在线用户有关虚假信息的信息,从而阻止他们传播虚假新闻。 这篇文章提出了一个新的框架,检索和原始帖子相关的经过真实性检验的文章,并且贴出这些文章来警告用户这可能是虚假新闻来组织虚假新闻的传播。 SIGIR-2019 。 事实检查员通
2022-11-26 22:19:52 5KB
1