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2.基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析系统
3.2023小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs
4.python爬虫--微博评论--一键获取所有评论
5.2024小红书采集软件根据笔记链接采集评论区，论源论源含一级评论、码评码二级评论

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       欢迎来到Python爬虫实践系列，论源论源我是码评码@马哥python说，今天要与大家分享的论源论源是如何使用Python爬取小红书上的评论数据。

       首先，码评码锦尚源码网我们的论源论源目标是爬取与"巴勒斯坦"相关笔记下的所有评论，共计超过条，码评码每条评论包含个关键字段：笔记链接、论源论源页码、码评码评论者昵称、论源论源评论者ID、码评码主页链接、论源论源评论时间、码评码评论IP属地、论源论源点赞数、评论级别以及评论内容。

       我们的爬虫程序会分析小红书页面的HTML结构，找到请求数据的链接，然后通过模拟浏览器行为来获取这些评论数据。首先，我们需要导入一些必要的全屏攻击源码Python库，定义请求头以通过验证，尤其是设置User-Agent和Cookie。

       Cookie的获取通常需要一些技巧，比如通过访问小红书的登录页面来获取，然后在每次请求时携带这个Cookie。接着，我们编写逻辑来翻页获取所有评论，直到没有更多数据为止。在实际操作中，我们发现"has_more"参数用于判断是否有更多评论页。

       为了实现翻页功能，我们需要从返回数据中获取当前页的“cursor”，然后在下一次请求中作为参数传递，以获取下一页的数据。在爬取过程中，我们特别关注到了“sub_comment_count”和“root_comment_id”字段，以提取二级评论及二级展开评论。

       最后，我们将获取的数据保存到CSV文件中，包括转换时间戳、随机等待时长、6603全套源码解析其他字段等关键步骤，以确保数据的准确性和完整性。

       完整代码包含在后续步骤中，包括转换时间戳、随机等待时长、解析其他字段、保存Dataframe数据、多个笔记同时循环爬取等关键逻辑，您可以参考代码实现细节。如果您对Python爬虫感兴趣，欢迎关注@马哥python说的微信公众号"老男孩的平凡之路"，获取本次分析过程的完整Python源码及结果数据。

基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析系统

       基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析系统旨在实现对带有情感色彩的主观性文本进行深入分析与处理，广泛应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域。百度工程师将带来直播讲解，深入解读情感分析等系统方案，并带来手把手项目实战，详情请点击课程直通车。本项目源代码全部开源在PaddleNLP中。tabhost用法源码

       情感分析任务包括语句级情感分析、评论对象抽取和观点抽取。其中，语句级别的情感分析在宏观上分析整句话的感情色彩，粒度较粗。而属性级别的情感分析则针对某一产品或服务的多个属性进行评论，能提供更具体、细致的分析结果。例如，关于薯片的评论“这个薯片味道真的太好了，口感很脆，只是包装很一般。”可以看出，顾客在味道和口感两个方面给出了好评，但在包装上给出了负面评价。这种细粒度的分析，对于商家改进产品或服务具有重要意义。

       项目提出细粒度的情感分析能力，首先进行评论观点抽取，然后分析不同观点的情感极性。评论观点抽取采用序列标注方式，dev c 源码利用BIO的序列标注体系拓展标签，包括B-Aspect、I-Aspect、B-Opinion、I-Opinion和O。在抽取评论观点后，对评论属性和观点进行拼接，并与原文拼接作为独立训练语句，最终传入SKEP模型进行细粒度情感倾向分析。

       评论观点抽取模型通过序列标注完成，训练、评估和测试数据集包含标签词典，数据集格式包含文本串和序列标签。数据加载、转换成特征形式，构造DataLoader后，基于SKEP模型实现评论观点抽取功能，进行文本数据输入和向量序列产生，基于CLS位置的输出向量进行情感分析。训练配置包括环境配置、模型参数定义等。

       属性级情感分类模型同样基于SKEP模型实现，将处理好的文本数据输入SKEP模型进行编码，使用CLS位置对应的输出向量进行情感分类。训练配置、训练与测试定义完成后，模型训练与测试进行评估，模型效果最好的模型将被保存。在完成模型训练与测试后，可以使用全量数据训练好的评论观点抽取模型和属性级情感分类模型进行全流程情感分析预测。

       基于PaddleNLP开源的PP-MiniLM实现属性级情感分类模型，利用模型蒸馏技术蒸馏出6层小模型，效果好、运行速度快。PP-MiniLM数据集在7项CLUE任务上的平均值表现良好。模型量化操作后，与SKEP-Large、PP-MiniLM进行性能和效果对比，展现出显著的性能提升。

       加入PaddleNLP的QQ技术交流群，一起学习NLP技术，获得更多关于情感分析的信息。

小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs

       本文旨在提供对小红书web端接口的概览，仅供学习与研究，严禁用于非法用途。请遵守法律法规，尊重版权。如有侵权，请及时告知，感谢配合。

       一、notejs接口调用方法（源码级别）：

       获取笔记信息：helpnow_get_note_by_id("笔记ID")

       获取当前用户信息：helpnow_self_info()

       获取用户信息：helpnow_user_info("用户ID")

       获取主页推荐：helpnow_home_feed(RECOMMEND)

       搜索笔记：helpnow_note_by_keyword("搜索关键字")

       获取用户笔记：helpnow_user_notes("用户ID")

       获取笔记评论：helpnow_note_comments("笔记ID")

       获取笔记子评论：helpnow_note_sub_comments("笔记ID", "父评论ID")

       评论笔记：helpnow.comment_note("笔记ID", "评论内容")

       删除笔记评论：helpnow.delete_note_comment("笔记ID", "评论ID")

       评论用户：helpnow.delete_note_comment("笔记ID", "评论ID", "评论内容")

       关注用户：helpnow.follow_user("用户ID")

       取关用户：helpnow.unfollow_user("用户ID")

       收藏笔记：helpnow.collect_note("笔记ID")

       取消收藏笔记：helpnow.uncollect_note("笔记ID")

       点赞笔记：helpnow.like_note("笔记ID")

       取消点赞笔记：helpnow.dislike_note("笔记ID")

       点赞评论：helpnow.like_comment("笔记ID", "评论ID")

       取消点赞评论：helpnow.dislike_comment("评论ID")

       获取二维码：helpnow.get_qrcode()

       检查二维码状态：helpnow.check_qrcode("二维码ID", "二维码编码")

       二、推荐部分小红书使用接口更新：

       以下是小红书推荐接口的代码示例，用于更新推荐内容。

       RECOMMEND = "homefeed_recommend"

       FASION = "homefeed.fashion_v3"

       FOOD = "homefeed.food_v3"

       COSMETICS = "homefeed.cosmetics_v3"

       MOVIE = "homefeed.movie_and_tv_v3"

       CAREER = "homefeed.career_v3"

       EMOTION = "homefeed.love_v3"

       HOURSE = "homefeed.household_product_v3"

       GAME = "homefeed.gaming_v3"

       TRAVEL = "homefeed.travel_v3"

       FITNESS = "homefeed.fitness_v3"

       三、已支持接口列表如下：

       包含以下接口用于访问与小红书相关的数据：

       小红书关键字搜索

       小红书用户信息详情

       小红书用户笔记列表

       小红书单个笔记详细数据

       小红书用户关注列表

       小红书用户粉丝列表

       小红书用户点赞的笔记列表

       小红书用户收藏的笔记列表

       小红书笔记的评论列表

       小红书单条评论下的回复列表

       小红书单个笔记关联的商品列表

       小红书商城店铺下的商品列表

       小红书话题页/poi页相关接口

python爬虫--微博评论--一键获取所有评论

       一键获取微博所有评论的方法

       首先，关注gzh获取源代码：文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

       效果预览如下：

       步骤：打开微博查看评论，确保点击“查看全部评论”，进入开发者模式，全局搜索评论关键字，下载评论文件。检查页面加载，发现随着滚动页面加载更多评论，此行为关键。

       分析页面源代码，发现每个评论文件包含有ID、UID及max_id参数。ID和UID分别对应作者ID和文章ID，max_id参数控制评论加载。

       通过观察发现，前一个文件的max_id即为后一个文件的起始ID，以此类推。至此，已确定所有关键参数。

       接下来编写爬虫代码，分为两步：第一步，访问获取ID、UID；第二步，根据ID和UID访问评论文件，提取并保存评论。

       第一步实现，访问获取ID、UID，第二步实现，访问评论文件并提取评论至列表。使用for循环处理每个评论，最后将结果保存。

       封装函数，可输入不同文章链接ID以获取相应评论。

       完成代码后，实际运行以验证效果，关注gzh获取源代码及更多学习资源。

       源代码及文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

小红书采集软件根据笔记链接采集评论区，含一级评论、二级评论

       在市场调研中，小红书的用户评论成为企业洞悉消费者需求的重要窗口。这款Python爬虫采集软件旨在简化这一过程，特别针对非技术用户设计，无需专业知识，只需双击即可运行。它能高效抓取笔记链接下的评论，包括一级和二级深度反馈，帮助企业更好地理解用户评价，优化产品和服务，提升用户体验和转化率。

       软件界面直观易用，用户只需填写笔记链接和cookie信息。主窗口清晰展示控制区域，便于操作。软件还配备了强大的日志模块，遇到任何运行问题，都能快速定位并修复。对于那些渴望学习者，源码和可执行软件已打包在"老男孩的平凡之路"微信公众号，回复关键词"爬小红书评论软件"即可轻松获取。

       无论是为了产品改进还是营销策略，这款工具都能助力企业高效获取并分析评论数据，助力商业决策。无需编程基础，让数据采集变得更加简单易行，助力您的业务发展。