【评论生成】AI生成评论，如何既相关又多样？

AI评论生成，如何既相关有多样？ 作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音，比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论，并且由于检索方法会比较刻板，最终导致生成的结果问题。 因此文章提出了结合检索和生成的方法，利用已有用户评论和检索出相关评论，训练一个打分器scorer（怎么训练呢？）。然后利用这些评论和文章，作为copy机制生成模型的训练数据。 ，因此论文重要集中于如何利用用户信息来做社交中的评论生成。 knowledge graph TACL, 2020这篇主要是结合外部知识来生成，不止是评论生成，只是评论生成是，针对某些明星的评论，可能需要结合外部知识，例如明星的领域、代表作等，可以做参考。

Rails 构建评论功能（11）

对评论的删除加入基础认证 [root@h202 blog]# vim app/controllers/comments_controller.rb [root@h202 blog]# cat app http_basic_authenticate_with name: "soft", password: "dog", only: :destroy [root@h202 blog]# 这时直接添加或修改文章和删除评论都会触发认证 致此，一个可以进行文章增删改查，增减评论，又有基本认证的简单博客系统就搭建起来了 虽然这只是一个小小的demo，但不得不说，ruby on rails 的开发效率是很高效的，原因是大部分本来需要手动完成的事情

评论UA判断之判断windows11

最近给主题评论区加UA判断，判断评论者是什么操作系统，博客程序本身就存了评论者的User-Agent，只要针对User-Agent进行判断系统就行了。 思路 实际操作时发现windows10和windows11的User-Agent没有任何区别，经过一番查询看到了《使用用户代理客户端提示检测 Windows 11》这篇文章，大致的意思就是Windows11 User-Agent里面windows10的参数改成windows11。 这样就自己创造好了win10和win11的区别。 windows11 linkCard('.post-content','0');

AI评论生成，如何既相关又多样？

作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音，比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论，并且由于检索方法会比较刻板，最终导致生成的结果问题。 因此文章提出了结合检索和生成的方法，利用已有用户评论和检索出相关评论，训练一个打分器scorer（怎么训练呢？）。然后利用这些评论和文章，作为copy机制生成模型的训练数据。 relevance是评估相关性，避免千篇一律，而upvote也是为了生成更好容易获赞的评论。 ，因此论文重要集中于如何利用用户信息来做社交中的评论生成。 graph TACL, 2020 这篇主要是结合外部知识来生成，不止是评论生成，只是评论生成是，针对某些明星的评论，可能需要结合外部知识，例如明星的领域、代表作等，可以做参考。

爬取微博热搜评论生成词云

前言 微博大家都很熟悉了，时不时就谁谁上了热搜，底下评论什么都有，我们想获得评论信息做个简单的分析，可以用爬虫爬取，但花费的时间可能有点多，还会面临反爬，微博给我们开了 api 接口，我们可以调用方便的获取数据 ，带来了不少便利，小编带大家来爬取评论内容 api 配置 https://open.weibo.com/ 打开，注册一个账号，按照下列序号新建应用，完善基本信息 点击【我的应用】，完善基本信息 完善后的样子 文档查看 我们点击【文档】，找到评论接口，我们选择【获取某条微博的评论】 ? 点开文档后，里面都有详细参数，我们只需要评论的数据，还有其它的数据，用户 id，地区等数据，你可以自制选择玩出你的花样 ? 怎么接入授权爬取数据文档也有 ? 生成词云 ? ? final 听说点“在看”的人都变得更好看咯~ -END-

博客文章重新启用评论，附一键填写评论中用户信息代码生成工具

博客关闭评论近一个月的时间，总体的感觉很是安逸，不过看了留言板的反馈，感觉关闭评论对一些真正需要帮助的朋友还是带来了些许不方便，思前考后，决定再次开放评论。 好了，下面是我从【倡萌的自留地】转过来的自动填写评论用户信息的代码生成工具 image.png 使用很简单： ①、正确填写昵称、邮箱、站点信息后，点击【生成代码】： ? ? 使用 Ctrl +C 复制生成的代码，以备后用： javascript:document.getElementById('author').value = '张戈博客'; document.getElementById III：直接使用 Ctrl+D，先随便收藏一个网页，然后右键这个收藏，将链接内容修改成本文生成的 js 代码即可。 id="wp_commenter_code" style="border:solid 1px #000;"></textarea>

<input type="button" value="<em>生成</em>代码

WordPress 文章查询教程11：如何使用搜索和评论相关参数

第11讲关于搜索和评论的参数： 搜索参数 搜索参数可以根据关键字搜索获取文章。 s (string) – 搜索关键词。 评论参数 可以根据评论数来获取文章，支持数字和数组： comment_count (int) – 获取评论数必须是该数字的文章，相当于下面比较参数为：=。 comment_count (Array) – 如果该参数为数组，则其必须有两个参数： value – 用于比较的评论数。 compare – 比较方式，可以是：'=', '! 显示评论数为20的文章： $args = array( 'post_type' => 'post', 'comment_count' => 20, ); $query = new WP_Query ( $args ); 显示评论数为大于等于25的文章： $args = array( 'post_type' => 'post', 'comment_count' => array(

Python 实现基于 OpenAI API 的文章标题自动生成评论

基于 OpenAI API 的博客评论生成器 在当今数字化时代，博客等社交媒体平台的影响力日益增长。 为了帮助用户快速生成高质量的评论内容，本文将介绍如何利用 OpenAI API 构建一个简易的AI评论生成器。 背景知识 OpenAI 提供了强大的语言模型 API，能够根据给定的提示生成自然、连贯的文本。本文将展示如何使用 OpenAI API 来生成主题相关的评论。 生成评论 ：generate_comment 方法根据给定的主题生成评论。它构造请求体，发送 POST 请求到 OpenAI API，并处理响应以提取评论内容。 通过上述代码，你可以快速生成与主题相关的评论。这不仅可以提高内容创作效率，还能增强用户与视频的互动性。

实验11 B样条曲面生成

由于求值器只提供了对曲线或表面底层描述，需要使用更高层次的NURBS接口来生成B样条曲面。 NURBS接口生成B样条曲面的过程如下。 图A.11（a）生成B样条曲面 5．实验提高 根据控制点(-1.5, -1.5, 2.0)、(-0.5, -1.5, 2.0)、(0.5, -1.5, -1.0)、(1.5, -1.5, 2.0)、 B样条曲面，见图A.11(b)。 图A.11（b）重新生成B样条曲面

CS231n：11 生成模型

生成模型 生成模型的定义就是给定一个训练数据，然后生成一些新的样本，保证和所给的训练集有一样的分布。 即下图所示，假设训练集中满足分布 ，我们要做的就是生成一些样本满足分布 ，同时保证 。 生成模型主要有以下这些应用场景： 生成逼真的艺术品图片，拥有超高的分辨率，着色等。 时间序列数据的生成模型可以用于仿真和规划（在强化学习中应用）。 训练生成模型还可以使隐式表征的推断成为有用的通用特征。 对于生成一张图像，我们可以按照某个顺序逐一生成每个像素，假设第一个像素生成的概率为 ，那么第二个像素生成的概率就定义成 ，表示已经生成像素 的条件下，生成第二个像素的概率，同理第三个像素的概率为 那么，既然解码器负责生成图片，那么我们能否利用这个解码器，使用随机的编码来生成一些新的图片呢？这不就是本文在讨论的生成模型的任务吗。

评论

首先激活虚拟环境，然后输入如下命令创建一个新的应用： python manage.py startapp comments 我们可以看到生成的 comments 应用目录结构和 blog 应用的目录是类似的 created_time 记录用户发表评论的时间，我们肯定不希望用户在发表评论时还得自己手动填写评论发表时间，这个时间应该自动生成。 创建了数据库模型就要迁移数据库，迁移数据库的命令也在前面讲过。 # 我们利用这些数据构造了 CommentForm 的实例，这样 Django 的表单就生成了。 ，处理文章详情页面的视图函数是 detail，相应地需要更新 detail，让它生成表单和从数据库获取文章对应的评论列表数据，然后传递给模板显示： blog/views.py import markdown 我们在表单的视图函数里传递了一个 form 变量给模板，这个变量就包含了自动生成 HTML 表单的全部数据。在 detail.html 中通过 form 来自动生成表单。

第 11 篇：自动生成文章摘要

# 由于摘要并不需要生成文章目录，所以去掉了目录拓展。 self.excerpt = strip_tags(md.convert(self.body))[:54] super().save(*args, **kwargs) 这里生成摘要的方案是 可以看到很多网站都采用这样一种生成摘要的方式。 span class="meta-nav">→