twitterBOT(パトカー)開発と言語処理による解析（）

パトカーを実験で動かしてますが、オンライン事業所（I型事業所）の就労訓練として、google colabなどで動かしてくれる方は、是非やってみてください。

ブロックされる事も多いと思うので、100人くらいがやれば結構効果があると思うのですけど。

notionの内容を直接読み込めるようにしました

検索ワードの結果に対し、pickupだとユーザーの情報をツイートに含む、などです。行動パターンのアイディアやアドバイスをいただけたら幸いです。

並行してトピックモデル(LDA)、係り受け解析などの実験もやっていて、ユーザーやツイートの情報をより反映した、面白いアイディアが無いかなーとか考えています。

が、自然言語処理は難しく、なんだかんだでLDAは要約以上の価値を見つけるのは厳しいです。ツイートをLDAにかけると業者かどうかを教師なしで判定みたいな事はできるのですが、精度が高くなく、何も知らないワードの検索結果を要約したりできるくらいです。

ついでで、福祉系アカウントのユーザー情報が1万件以上たまりましたので、これの活用方法のアイディアもありましたら教えて下さい。

追記）

福祉研究をしている方は、研究のお願いがありますので、興味がありましたら

などに連絡ください