文章实时采集(文章实时采集新闻事件的分类及聚类等等)

　　文章实时采集(文章实时采集新闻事件的分类及聚类等等)

　　文章实时采集新闻事件，也可以进行事件的分类和聚类，甚至可以多维度聚类，将新闻报道分类成不同类型的三级信息集。

　　截取新闻头条，基于相似性聚类，

　　广告，不同广告词的词性表示，根据匹配度可能的最佳算法出一个好的实例或者ai报告。好的语言都长得不像，要人工操作。

　　都是借势了好吧，

　　新闻是准确的，只是打开率的问题，

　　评论采集，根据网络上相似度比较高的博客，甚至可以抓到大量明星的评论，用java统计新浪，搜狐等的评论词云，推导出文章的基本脉络。网页上监控跳转，抓取广告，第三方网站的反爬虫，隐藏敏感词。这些都是实践中积累的经验。如果要在单篇文章上创造历史，那么势必是来自外部的，文章本身也有势所在，可以主动选择，根据文章结构评判一篇文章的作者，整体实践中必须找到形势所迫的选题，常见的应该有公知观点的研究，舆论热点的研究，文化现象的研究，社会制度的研究等等，总有很多事情可以选。

　　只读评论

　　首先需要一些机器学习里面的知识。

　　做网站抓取，然后根据历史的数据进行分析，在做出判断。

　　简单来说可以用lr模型来研究大文本时的传播特性，类似的思路也可以用自然语言理解中的queryextraction一步步来。就好比你最近看了一部电影，再配上它的出名程度，经常被搬上电视和荧幕就会被人传播。其次推荐互联网自然语言情报学习的lietome,phrasetophrasetrainning等等。可以关注我。