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Iran-War-Media — Iran War Media Monitor 收集涉及美以对伊朗战争的新闻文章,并应用情感分析来揭示谁支持谁反对这场战争。 | Kitploit
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GitHubalbintouma/iran-war-media

Iran-War-Media

Iran War Media Monitor 收集涉及美以对伊朗战争的新闻文章,并应用情感分析来揭示谁支持谁反对这场战争。

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1931个月前尚未审核

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伊朗战争媒体监测

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阅读完整深度分析

哈梅内伊宫殿被毁,图片来自NPR

引言

本项目监测伊朗、以色列与美国之间战争的新闻报道。

您可以使用本仓库完成以下工作:

  1. 构建英文媒体文章语料库
  2. 识别作者和新闻媒体机构,追踪谁在何时说了什么
  3. 对文章进行情感分析,判断文章是支持战争、客观中立还是反对战争

方法论

您可以在此处阅读完整的技术深度分析。简而言之,伊朗媒体监测执行两个工作流。

第一个工作流运行爬虫,从RSS订阅源收集元数据和新闻文章。默认使用Google RSS源,但您可以在rss.py中更改源。

第二个工作流对已收集的文章进行情感分析,并执行增补操作(upsert)。

替代文本

项目使用MongoDB存储文章。使用Docker创建MongoDB实例。

数据

收集的数据点如下:

root@kitploit:~
        {
                "collectionDate": str(datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")),
                "processed": False,
                "title": article.title,
                "author": article.authors,
                "publishedAt": str(article.publish_date),
                "publisher": publisher, 
                "language": article.meta_lang,
                "sourceUrl":article.source_url,
                "summary":article.summary,
                "keywords": article.keywords,
                "description": article.meta_description,
                "bodyText":article.text,
                }


脚本

运行rss.py以获取RSS源中的最新文章列表。

运行scraper.py以从Google RSS获取URL并抓取文章。

使用sentiment.py对未处理的文章进行情感分析。当文档获得情感评分后,processed字段将被设为True。

未来改进

  1. 支持抓取更多RSS订阅源
  2. 自定义模型以识别文章的相关性,用于过滤目的
  3. 自定义模型以更好地预测文章的语气(支持、反对、客观)
  4. 提取实体及其关系,明确谁在何时、何地、对谁做了什么
  5. 对文章进行生成式AI分析(包括单篇分析及整体语料分析)
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