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另外網站PTT 爬蟲- iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題,拯救IT 人的一天也說明:本文透過簡單的Python 爬蟲程式,爬取PTT 的文章標題。筆者其實一直想試試看製作一個文章分類的分類器,在訓練分類器之前,需要先有個訓練資料,而PTT ...

這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。

逢甲大學 工業工程與系統管理學系 楊士霆所指導 張邦育的 基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式 (2021),提出python ptt爬蟲關鍵因素是什麼,來自於自然語言處理、深度學習、問答任務、BERT、群眾智慧、文本關聯性。

而第二篇論文大葉大學 資訊管理學系碩士班 常棕盛所指導 王世杰的 網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析 (2021),提出因為有 COVID-19、文字探勘、語意分析、股價分析的重點而找出了 python ptt爬蟲的解答。

最後網站美短混折耳- 2023則補充:... 肉工巧也匠也善其事也凡執藝事成器物以利用皆謂之工一年期壽險ptt Vios 遙控器 ... 等考試百話文轉品文創系聯合展覽中央氣象局爬蟲python 足弓板野豬起司肉乾200g ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了python ptt爬蟲,大家也想知道這些:

Python網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決python ptt爬蟲的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★   第二版和第一版做比較,增加下列內容:   ★:全書增加約50個程式實例   ★:網路趨勢,了解輿情   ★:網路關鍵字查詢   ★:YouBike資訊   ★:國際金融資料查詢   ★:博客來圖書排行榜   ★:中央氣象局  

 ★:租屋網站   ★:生活應用   下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容:   ★:認識搜尋引擎與網路爬蟲   ★:認識約定成俗的協議robots.txt   ★:從零開始解析HTML網頁   ★:認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁   ★:認識Python內建urllib、urllib2模組,同時介紹好用的requests模組   ★:說明lxml模組   ★:XPath方法解說   ★:css定位網頁元素   ★:Cookie觀念   ★:自動填寫表單   ★:使用IP代理服務與實作   ★:偵測IP   ★:更進一步解說更新的模組Requests-HTML   ★:認識適用大

型爬蟲框架的Scrapy模組   在書籍內容,筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站:   ☆:國際與國內股市資訊   ☆:基金資訊   ☆:股市數據   ☆:人力銀行   ☆:維基網站   ☆:主流媒體網站   ☆:政府開放數據網站   ☆:YouBike服務網站   ☆:PTT網站   ☆:電影網站   ☆:星座網站   ☆:小說網站   ☆:博客來網站   ☆:中央氣象局   ☆:露天拍賣網站   ☆:httpbin網站   ☆:python.org網站   ☆:github.com網站   ☆:ipstack.com網站API實作   ☆:Google API實作   ☆:Facebook

API實作   探索網站成功後,筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據:   ★:CSV檔案格式   ★:JSON檔案格式   ★:XML、Pickle   ★:Excel   ★:SQLite   在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題,筆者也以實例解決下列相關問題:   ☆:URL編碼與中文網址觀念   ☆:將中文儲存在JSON格式檔案   ☆:亂碼處理   ☆:簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存   ☆:解析Ajax動態加載網頁,獲得更多頁次資料   ☆:使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

python ptt爬蟲進入發燒排行的影片

大數據分析與聲量和輿情分析-02.文字雲.資料表關聯.Join.比率分析
大數據分析其實早就存在,只是因為數據越來越大,需要更好的計算方法、更快的設備、更強的呈現結果方式,形成另一種視覺化分析。探索數據的行為模式,視覺化呈現結果,讓我們進一步分析並擬訂可能行為。
聲量與輿情,如何瞭解民之所欲?本課程是以PTT最近對警察的發言,做為資料分析依據,所以還要學習如何用Python爬蟲程式抓PTT資料。
01.認識大數據分析、連續性分析
02.連續性分析.同期比較.散佈圖
03.類別分析.散佈分析.動態分析.占比例分析.連動分析
04.04.資料整理.DAX函式.新資量值.新增資料行
05.DAX函數.重新整理.取得資料來自資料夾
06.重新整理.多檔整合分析
07.爬蟲程式

基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式

為了解決python ptt爬蟲的問題,作者張邦育 這樣論述:

近年來由機器學習主導的問答任務(Question Answering)發展迅速,旨透過機器解答用戶問題,許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法,如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式(Lan等人,2019;Chen和Li,2020),以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊,有效地回答使用者的問題(Xiong等人,2021;Qi等人,2021),然而,知識圖譜的建構通常較為困難,需耗費大量的資源,而若採非結構化的資料儲存方法,雖可解決部分建構成本高的問題,但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題,本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃

取與提供」模式,包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」,透過自動化萃取網路社群平台之知識文章,並利用BERT模型解析文本語意,發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先,「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章,並經由意見領袖特徵解析,分析意見領袖文章之文本特徵,萃取當中的群眾智慧知識文本,建立群眾智慧知識庫,其次,「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配,經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性,篩選出關聯性高的匹配文章集合,以此縮小掃描以及閱讀的範圍,最後根據匹配文章集合將文章與問

題一同配對,由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題,推論問題之目標答案段落,並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性,本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架,建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」,並以中文之論壇(PTT、知乎)及DRCD問答任務資料集,作為實際案例以及驗證資料,並於系統整體績效評估上取得:EM值73.30%;F1值82.66%。與Chen等人(2017)進行比較驗證:在EM指標上提升26.38%;F1值提升15.64%,以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述,本研究透過意

見領袖文章特徵擷取與判定,自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章,以此建立群眾智慧知識庫,並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論,解答用戶所提問之問題,提供使用者更進階的資訊獲取方式。

Python網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析:王者歸來

為了解決python ptt爬蟲的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

  這是一本使用Python從零開始指導讀者的網路爬蟲入門書籍,全書以約350個程式實例,完整解說大數據擷取、清洗、儲存與分析相關知識,下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。   # 認識搜尋引擎與網路爬蟲   # 認識約定成俗的協議robots.txt   # 從零開始解析HTML網頁   # 認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁   # 認識Python內建urllib、urllib2模組,同時介紹好用的requests模組   # 說明lxml模組   # Selenium模組   # XPath方法解說   # css定位網頁元素   # Cookie觀念

  # 自動填寫表單   # 使用IP代理服務與實作   # 偵測IP   # 更進一步解說更新的模組Requests-HTML   # 認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組   在書籍內容,本書設計爬蟲程式探索下列相關網站,讀者可以由不同的網站主題,深入測試自己設計網路爬蟲的能力,以適應未來職場的需求。   # 金融資訊   # 股市數據   # 人力銀行   # 交友網站   # 維基網站   # 主流媒體網站   # 政府開放數據網站   # 社群服務網站   # PTT網站   # 電影網站   # 星座網站   # 小說網站   # 台灣高鐵   # 露天拍賣網站   # ht

tpbin網站   # python.org網站   # github.com網站   # ipstack.com網站API實作   # Google API實作   # Facebook API實作   探索網站成功後,本書也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據。   # CSV檔案格式   # JSON檔案格式   # XML、Pickle   # Excel   # SQLite資料庫   本書沿襲作者著作的特色,程式實例豐富,相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python網路爬蟲設計。  

網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析

為了解決python ptt爬蟲的問題,作者王世杰 這樣論述:

自COVID-19疫情爆發,COVID-19相關股票受到股民們的熱烈討論,各大網路論壇上有關COVID-19相關股票的討論資訊飛速增長。關於網路論壇討論資訊是否能幫助預測股價,網路論壇討論資訊與股價之間的關係如何等等議題在學術上有許多不同的研究成果,這些研究的研究結果都表示網路論壇的討論和股價之間有一定的關係或影響。然而探究在COVID-19大流行的情況下,臺灣網路論壇是否可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源的研究,就本研究所知目前尚缺乏相關的論文。 因此,本研究使用文字探勘與情緒分析對疫情期間的網路論壇股票評論進行分析並得出每日情緒指標與每日投資取向指標,最後

使用皮爾森關聯性分析法分析兩個指標分别與股票每日漲跌指標的相關性。根據分析結果得出結論:在COVID-19大流行的情況下,臺灣網路論壇可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源,但這些網路論壇語意與股價之正相關程度為低度,因此建議投資人謹慎使用網路論壇訊息。