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人民日报微博数据统计

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简介：
该文章提供了人民日报官方微博的相关数据和统计信息，旨在分析其在社交媒体上的影响力、传播效果及用户互动情况。 共有74638条数据，爬取时间为2018年3月18日。这些数据包括：爬取时间、爬取链接、微博URL、用户ID、用户昵称、用户头像、关注数、粉丝数、发布时间、微博内容（文本）、发自何处的信息、转发次数、评论数量、点赞数量，是否为长微博的标识，以及微博配图和视频地址等信息。此外还有视频封面图片链接，表明该条数据是否有转发行为的相关说明，并且包括了原微博的内容与热门评论详情。

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  • 人民日报微博数据统计
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    该文章提供了人民日报官方微博的相关数据和统计信息，旨在分析其在社交媒体上的影响力、传播效果及用户互动情况。 共有74638条数据，爬取时间为2018年3月18日。这些数据包括：爬取时间、爬取链接、微博URL、用户ID、用户昵称、用户头像、关注数、粉丝数、发布时间、微博内容（文本）、发自何处的信息、转发次数、评论数量、点赞数量，是否为长微博的标识，以及微博配图和视频地址等信息。此外还有视频封面图片链接，表明该条数据是否有转发行为的相关说明，并且包括了原微博的内容与热门评论详情。
     
  • Python实现人民日报爬取微博数据并进行可视化
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    本项目使用Python技术从人民日报及微博平台抓取数据，并对获取的数据进行清洗与分析，最终以图表形式直观展示结果。 微博已成为各年龄段网友交流的重要平台之一，许多影视明星、大V网红及官方账号也纷纷入驻。因此，微博成为众多粉丝获取爱豆最新动态、自拍照片以及与偶像互动的主要渠道之一。通过获取这些内容能满足粉丝们的追星需求，并且分析一些博主的点赞数、转发数和评论数等数据，在一定程度上可以衡量他们的受欢迎程度。 对于个人用户而言，也可以利用这个项目来评估自己的影响力，回顾自己一段时间内的微博发布情况，这不仅是一段美好回忆，也是生活中的一份小确幸。喜欢收集表情包或其它类型图片的个人用户还可以关注活跃度较高的博主UID，并下载他们发布的资源到本地存储。 本项目的目的是为了开源作业展示所学知识、寻找爱豆常说的话语和私藏偶像的照片等；同时还能帮助及时了解爱豆的关注度，制定相应的支持计划。预期目标包括根据给定的目标用户的微博UID获取并保存其个人资料以及抓取指定时间段内该用户发布的原创及转发内容（包含图片与视频）到本地存储。
     
  • 疫情时期人民日报微博内容与评论.csv
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    该数据集包含了新冠疫情爆发期间，《人民日报》官方微博上发布的各类信息及网友评论，涵盖了疫情防控、社会影响等多方面内容。 2020年1月至4月期间的新冠疫情相关数据来源于人民日报微博平台，包含每条微博的转发、点赞及评论数量，并以CSV格式提供。这些数据可用于分析疫情期间舆情演变趋势、用户情感倾向以及主题挖掘等方面的研究工作。
     
  • 人民日报2014年语言数据集
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    《人民日报》2014年语言数据集是由人民日报社提供的权威文本资源，包含该年度报纸全部内容，是研究汉语语法、词汇及媒体语言的重要资料。 人民日报2014年语料库涵盖了从2014年1月1日至2014年1月23日的报道内容。
     
  • 人民日报2014年标注数据.zip
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    《人民日报2014年标注数据》包含了当年该报所有文章的关键信息和分类标签，便于进行文本分析、新闻追踪及自然语言处理研究。 《2014年人民日报标注数据》是一个包含丰富文本信息的资源，主要用于训练自然语言处理（NLP）领域的各类模型。该压缩包的核心是2014年的人民日报文章，并且这些文章经过了专业的词汇标注，包括词性标注、实体识别等，为深度学习提供了一个高质量的数据集。 首先，我们需要理解什么是词性标注。词性标注（Part-of-Speech Tagging，简称POS）是自然语言处理中的基础任务之一，它的目标是对句子中的每个词语赋予一个合适的语法类别标签，如名词（n）、动词（v）、形容词（a）等。在汉语中由于一词多义现象普遍存在，因此通过进行准确的词性标注可以提高语句理解准确性。 实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的另一关键任务，它的目标是从文本内容中找出具有特定意义和重要性的命名实体，如人名、地名以及机构名称等。在新闻报道类文档中进行此类操作尤为重要，因为这有助于快速定位并理解文章的关键信息。 此数据集以2014年的人民日报报导为素材来源，并且这些材料反映了当时的背景与热点话题，可以提供丰富的历史语境给模型训练使用。对于深度学习而言，大量而高质量的数据是创建高性能自然语言处理模型的基础。 在实际操作中通常会采用序列标注方法来对上述数据集进行建模和训练，如条件随机场（CRF）、隐马尔可夫模型（HMM），或者基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或双向LSTM等。这些算法在预处理阶段会对文本内容实施分词操作，并利用已有的标注信息来提取特征，然后通过反向传播优化方法改进模型参数以提高预测准确度。 同时为了提升模型的性能表现，往往还需要进行数据增强，例如采用同义替换或者句式变换等方式增加训练样本多样性。在对这些算法和架构实施评估时通常会使用精确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1分数等评价指标来确保其全面性和准确性。 《2014年人民日报标注数据》是研究与开发汉语自然语言处理模型的重要资源，它为理解并改进相关技术提供了宝贵的实证基础，并且对于推动中文信息处理的发展具有积极的作用。通过深度学习方法的应用可以构建出更智能、精准的模型服务于新闻分析、信息检索以及智能对话等多个领域。
     
  • 人民日报语料库——数据集更新通知
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    本数据集为人民日报语料库的定期更新版本，包含最新的新闻文章和评论，旨在支持自然语言处理研究与应用。 这个语料库自带分词功能。
     
  • 人民日报数据集-爬虫与自然语言处理
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    本数据集基于《人民日报》的历史文章构建，涵盖爬虫获取及自然语言处理技术应用，为文本分析、语义理解等提供丰富资源。 人民日报的爬取数据集包含了大量来自该官方媒体的文章内容，适用于研究、分析等多种用途。这些数据可以为学者及研究人员提供丰富的资源来探讨中国社会的发展趋势与政策导向等议题。不过，请注意在使用此类数据时需遵守相关法律法规和平台规定，尊重版权并确保合法合规地利用信息资料进行学术或实际应用工作。
     
  • 人民日报2014年语料.zip
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    该文件包含《人民日报》在2014年的全部语料数据，内容涵盖当年国内国际重大事件、社会热点等，是研究当年时政和社会情况的重要资料。 2014年的《人民日报》数据共有28万行，可以直接用于词性标注训练，并且经过处理后也可以用来构建实体识别模型。
     
  • 北京大学中文系《人民日报》199801-199806数据集.rar
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    该资源为北京大学中文系提供的《人民日报》1998年1月至6月的数据集，包含当时期内报纸的全部内容，以研究和教学为目的。 PFR人民日报标注语料库（版本1.0）是在获得人民日报社新闻信息中心许可的情况下制作的，该语料库基于1998年《人民日报》的数据，并由北京大学计算语言学研究所与富士通研究开发中心有限公司共同完成。为了推动中文信息处理的研究进展，三方计划公开PFR语料库。从4月3日起，在他们的官方网站上将免费提供PFR语料库一月份的资料供公众下载使用。 关于制作规范，请参考《现代汉语语料库加工——词语切分与词性标注规范》。如果在研究或论文中引用了该数据库，应注明其出处。