MyTwitterBot
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このリポジトリは、NLPに関するスタンフォードの深い傾斜コースからのAssigment 2のコード2の拡張として始まりました。割り当てを終了した後、私はコードを何か有用なもので変換しようとしました（あらゆる形式で達成した場合は判断できます）。
RNNを使用して言語モデルを作成し、Twitterボットを作成しました。フォルダー「データ」にはいくつかのコーパスがあります。
Penn Tree Bank（PTB）データセット。
トランプ大統領のすべての洗練されたツイートは、これまでにツイートされました（2017年8月2日）。
ブラジルのジョルナリストであるレオルナルド・サカモトからのすべてのブログ投稿は、これまでに彼のサイトに投稿されました（2017年8月2日）。
これらのコーパスを使用して、PTBBOT、Trumpbot、Sakabotの3つの異なるボットを作成しました（あまりオリジナルの名前ではありません）。一般的なイデイアは、あらゆる種類の異なるコーパスを使用して、より創造的で楽しいツイートを生み出すことができるということです！
たとえば、ptbbotを使用して、次のような素晴らしいものをツイートしました。
必要なすべてのライブラリをインストールするには、実行するだけです。
$ sudo apt-get install python3-pip
$ pip3 install -r requirements.txt
独自の素晴らしいツイートの作成を開始する前に、最初にTwitterでアプリケーションを登録する必要があります。したがって、これからは、「key.py」というファイルにすべてのキー情報があると仮定しています（このファイルはフォルダー「エージェント」にあるはずです）。
まず、完全なテストを実行するには、単純に実行できます。
$ python3 src/test/test_all.py
これで、すべてが問題ない場合は、すべてのボットが配置されているフォルダー「チュートリアル」に移動できます。例としてトランプボットを使用しましょう。ツイートを書く前に、モデルをトレーニングする必要があります。
$ cd src/tutorials/TrumpBot
$ python3 train.py
トレーニング後、ボットと対話して、任意の数のツイートを書くことができます。実行するだけです
$ python3 write.py
このインタラクションから書いたすべてのツイートは、フォルダー「Twitter_Draft」に保存されます。 「date.txt」がいくつかのツイートを備えたテキストファイルであると仮定し、このファイルを編集してから実行できます。
$ python3 post.py ./twitter_draft/date.txt -m 30
ボットは、ファイル「key.py」に書いたアカウントを使用して、30分間の間隔ですべてのツイートを投稿します。
エージェント：ボットの動作のコード。
データ：すべてのコーパスを備えたフォルダー。
画像：ファイルreadme.mdの画像
テスト：すべてのモジュールのテスト。
text_processing ：テキスト処理のさまざまな関数。
Tftools ：Tensorflow RNNモデルとヘルパー機能。
チュートリアル：3つの基本ボットを備えたフォルダー。
Twitter ：Tweepy機能。
