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梦蛟龙的小木屋-
2021-03-14
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美景
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PaddleHub 模型离线安装
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输出 9*9 乘法口诀表
PaddleHub之《青春有你2》作业：五人识别
一、任务简介
图像分类是计算机视觉的重要领域，它的目标是将图像分类到预定义的标签。近期，许多研究者提出很多不同种类的神经网络，并且极大的提升了分类算法的性能。本文以自己创建的数据集：青春有你2中选手识别为例子，介绍如何使用PaddleHub进行图像分类任务。
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dbaf5ba718f749f0836c342fa67f6d7954cb89f3796b4c8b981a03a1635f2fbe" width = "350" height = "250" align=center />
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爱奇艺《青春有你2》评论数据分析
综合大作业
第一步：爱奇艺《青春有你2》评论数据爬取(参考链接：https://www.iqiyi.com/v_19ryfkiv8w.html#curid=15068699100_9f9bab7e0d1e30c494622af777f4ba39)
- 爬取任意一期正片视频下评论
- 评论条数不少于1000条
第二步：词频统计并可视化展示
- 数据预处理：清理清洗评论中特殊字符（如：@#￥%、emoji表情符）,清洗后结果存储为txt文档
- 中文分词：添加新增词（如：青你、奥利给、冲鸭），去除停用词（如：哦、因此、不然、也好、但是）
- 统计top10高频词
- 可视化展示高频词
第三步：绘制词云
- 根据词频生成词云
- 可选项-添加背景图片，根据背景图片轮廓生成词云
第四步：结合PaddleHub，对评论进行内容审核
需要的配置和准备
- 中文分词需要jieba
- 词云绘制需要wordcloud
- 可视化展示中需要的中文字体
- 网上公开资源中找一个中文停用词表
- 根据分词结果自己制作新增词表
- 准备一张词云背景图（附加项，不做要求，可用hub抠图实现）
- paddlehub配置
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我的《 Python小白逆袭大神 》课程学习心得
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