文件名称：Covid-Tweets-Classification:此回购从Twitter API中提取推文，并对其进行分类
文件大小：118KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-06 20:22:24
JupyterNotebook
如何使用 我试图通过该项目使用户了解并浏览Twitter上与Covid有关的错误信息的问题。它通过接受Web应用程序（http：//）上的用户输入来工作。用户可以提供两个输入： 与Covid相关的关键字和推文数量：用户可以输入一个或多个关键字（应用程序“如何使用”页面上提供的列表）和一定数量的推文。该应用程序将在后端工作，根据提供的关键字提取相同数量的最新推文，并向用户通知阴谋和非阴谋推文细分的百分比。 Twitter句柄：用户可以输入一个句柄以检查其与Covid相关的推文是阴谋的还是非阴谋的。在后端，该应用通过提取3200个与Covid相关的给定句柄的最新tweet来实现此目的-通过关键字过滤tweet以选择与Covid相关的tweets，具体数量可能少于3200，具体取决于可以发送多少条此类tweet找到–并对其进行分析，以了解其中有多少是阴谋的。如果该比例> 25％，则报告该手柄是
【文件预览】：
Covid-Tweets-Classification-main
----Choose_Save_Best_Model.ipynb(44KB)
----Deep_Learning_Model.ipynb(38KB)
----Accept_Input_Display_Result.py(16KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----Import_process_split_tweets.py(2KB)
----multiple_tabs.py(16KB)
----setup.sh(226B)
----Labelled_tweets_for_training.csv(132KB)
----Requirements.txt(96B)