爬取手机APP的贴吧1—5天公开内容。
然后我可以通过搜索模糊相似关键词查询。
并且程序能够通过人工智能CHATGPT来分析内容是哪种类型
比如说。正面情绪还是负面情绪等其他。并且归类。
有兴趣要可以细谈怎么做
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
这是一个非常复杂且时间成本较高的项目，需要使用到多个技术和工具。我将尝试给出一个大致的思路和参考资源，但是代码细节和具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
我们可以使用Python编写一个简单的爬虫程序，使用requests和beautifulsoup4库来获取手机APP的贴吧页面，解析页面内容，提取出帖子、回复等信息，并将其保存到本地数据库或者文件中。在编写爬虫程序时需要注意反爬虫机制，可以使用随机User-Agent，设置请求间隔时间等方式来规避检测。以下是一个简单的爬虫示例代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def get_page(url):
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
return soup
def get_posts(soup):
posts = []
items = soup.find_all('div', class_='threadlist_lz')
for item in items:
post = {
'title': item.find('a', class_='j_th_tit').get_text(),
'href': 'http://tieba.baidu.com' + item.find('a', class_='j_th_tit')['href'],
'author': item.find('span', class_='tb_icon_author')['title'],
'reply_count': item.find('span', class_='threadlist_rep_num').get_text(),
'create_time': item.find('span', class_='pull-right is_show_create_time')['title']
}
posts.append(post)
return posts
def main():
base_url = 'http://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=手机APP贴吧'
pages = 5
for page in range(1, pages + 1):
url = base_url + '&pn=' + str((page - 1) * 50)
soup = get_page(url)
posts = get_posts(soup)
# 将posts保存到数据库或者文件中
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
main()
我们可以使用Transformers库中的GPT模型，结合fine-tuning技术，对爬取的帖子或回复内容进行分类分析，判断其情感倾向、主题等信息。以下是一个简单的基于Transformers的情感分析示例代码：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
def analyze_sentiment(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
scores = outputs[0].softmax(dim=1).detach().numpy()[0]
positive_score = round(float(scores[1]), 2)
negative_score = round(float(scores[0]), 2)
return {'positive': positive_score, 'negative': negative_score}
text = "I love this phone app!"
result = analyze_sentiment(text)
print(result)
根据分析结果，我们可以将帖子和回复按照情感倾向、主题等信息进行归类，并建立相应的索引，便于后续查询。可以使用Elasticsearch等搜索引擎来进行全文检索和聚类分析，也可以使用Python自带的sqlite3或者pandas库进行数据处理和分析。以下是一个简单的基于sqlite3的分类和查询示例代码：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('posts.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE posts (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, title TEXT, content TEXT, sentiment TEXT)')
def insert_post(post):
cursor.execute('INSERT INTO posts (title, content, sentiment) VALUES (?, ?, ?)', (post['title'], post['content'], post['sentiment']))
conn.commit()
def classify_post(text):
# 使用CHATGPT分析情感，根据情感倾向对帖子进行分类
result = analyze_sentiment(text)
if result['positive'] > result['negative']:
return 'positive'
else:
return 'negative'
def main():
# 爬取帖子并提取内容
posts = [...]
for post in posts:
content = []
soup = get_page(post['href'])
items = soup.find_all(...)
for item in items:
content.append(item.text)
post['content'] = '\n'.join(content)
# 对帖子进行分类分析
post['sentiment'] = classify_post(post['content'])
# 将帖子保存到数据库中
insert_post(post)
# 查询带有关键词'手机'的贴子
cursor.execute('SELECT * FROM posts WHERE title LIKE "%手机%" OR content LIKE "%手机%"')
results = cursor.fetchall()
for result in results:
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
需要注意的是，以上示例代码仅供参考，实际应用中需要根据具体的需求和情况进行调整和优化，同时还需要对知识排版和版权等问题进行充分思考和考虑。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
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