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　　在使用 wechaty 相关 api 之前请大家先学习 wechaty 基础篇！！！

　　为什么要选择看博主的博文？因为 Wechaty 官方文档已经太久没有更新了，所以同学们学习 WeChaty 请使用博主的博客作为教程文档，博主都是自己研究测试整理出来的，所有的案例测试都是最新版。

　　基础篇：最新 2023 如何使用 wechaty 框架开发微信机器人详细教程（基础篇）

　　

　　配置微信机器人启动快捷脚本 npm run start

　　在 package.json 文件中，配置

　　

　　在 terminal 终端进行执行wps office免费版下载网站在哪(wps office下载后怎么安装到桌面)

　　图片二维码扫码登陆

　　判断 对象进行判断是否是群消息

　　查询 群名 回复群消息 hello

　　机器人 bot 监听消息判断是否是图片消息？

　　图片类型消息 fileBox 数据结构官网WPS office的下载的地址怎么找

　　bot.Message.Type 消息类型

　　官方 Wechaty 发送案例展示

　　亲测存在报错！uncaughtException TypeError: Cannot read properties of undefined (reading ‘fromFile’)

　　可能是 wechaty 版本问题 >>> 解决方案：单独安装 file-box 模块包调用

　　具体解决方案实现

　　函数说明FileBox.fromFile选择本地图片FileBox.fromUrl选择网络图片

　　例如：检测关键词回复图片

　　真机演示展示

　　

　　

　　下载地址：https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases

　　ffmpeg 工具 bin 目官方最新中文版wps下载网址在哪里录

　　

　　配置 ffmpeg/bin 系统环境变量

　　

　　机器人 bot 监听消息判断是否是语音消息？

　　语音类型消息 fileBox 数据结构

　　接收保存类型：sil 文件

　　借助 ffmpeg 转换音频格式

　　事件 ready 是指微信机器人登陆完成启动预备状态

　　联系人信息结构体

　　查询联系人并且发送消息

　　特别注意：调用 chatGPT 3.5 需要注册获取 OPENAI_API_KEY

　　环境变量配置文件 .env 存储 OPENAI_API_KEY

　　配置 Openai 接口调用工具 openai.js

　　配置需要开通服务的群列表 config.json

　　微信机器人启动 bot.js

　　package.json 依赖模块版本

　　案例视频展示

　　

　　默认免费 WEB 协议是不支持发送语音权限（只具有接收语音消息的权限）IPAD 最新官网的wps的下载的地方是多少 协议支持

　　

　　推荐开通 pad-local 协议（链接地址）：http://pad-local.com/

　　TOKEN 购买完成

　　

　　PuppetPadlocal 创建机器人

　　详细官方案例教程文档介绍：https://github.com/wechaty/puppet-padlocal/wiki/API-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%96%87%E6%A1%A3-(TypeScript-JavaScript)

　　手机端使用微信扫描登陆显示（登陆设备 iPad）

　　官方最新中文版wps的下载的网址哪里有

　　Node 控制台登陆扫描输出

　　注意：通过 PadLocal 协议登陆具有自动登陆功能（扫码完二次登陆无需进行扫码）

　　INFO TestBot started 问题

　　如果运行 npm run bot.js 后，正常情况会提示扫码登录。如果一直卡在 INFO TestBot started，二维码没有出现。解决方案：检测本地网络是否能够正常上网？检测是否开启了全局的 VPN？检测是否设置了网络防火墙？

　　网络测试：测试和 PadLocal 服务器之间网络是否通畅？

　　网络测试：测试和微信服务器之间网络是否通畅？

　　

　　下载地址：https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases

　　ffmpeg 工具 bin 目录

　　

　　配置 ffmpeg/bin 系统环境变量

　　

　　借助 vhan 开源接口创建 MP3 语音音频

　　借助 ffmpeg 工具 和 silk_v3_encoder 工具 进行音频转换处理 sil 语音

　　

　　GitHub silk-v3-decoder 工具资源地址：https://github.com/kn007/silk-v3-decoder

　　语音文件为 silk 格式。silk 是 skype 开源的一款语音编解码器，被微信的语音文件所采用。注意：文件后缀必须是 ！

　　特别注意：被动回复语音消息 WEB 协议不支持（推荐采用 iPad 协议实现）

　　运行演示视频

　　

　　动态链接配置说明

　　parmas说明案例title标题Hello World! 你好世界！description详细描述This is descriptionthumbnailUrl预览图http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=1620444902&s=100 （图片链接地址）url链接地址https://www.baidu.com（链接）

　　发送动态链接测试结果：

　　

　　WechatifiedFriendshipImpl 数据结构

　　监听自动通过好友结果：

　　

　　控制台输出结果

　　我们可以通过 函数，进行获取当前账号所有群组信息。

　　测试结果：

　　特别注意：如果我们想要全部群信息，必须要等到微信机器人准备完成之后才能进行读取，否则结果可能为空。就是您必须在 ready 事件触发时候进行读取，在 login / scan 事件读取的话，群组数据将读取失败。

　　Room Impl 接口实现

　　通过 Room 对象发送群消息

　　在群内发消息，如果设置了 参数，机器人在群内发送消息的时候还会@这些联系人。

　　艾特群主进行发送消息

　　注意：一般来说群主是群成员列表中的第一个（通常不是最准确的方法）要注意艾特功能（即“@”某人）在微信的 Web 和 API 版本中可能有一些限制和特定的实现方式官网wps最新下载的地方是多少。wps的免费版的下载方法怎么找

　　想要保存指定联系人头像的信息，首先根据联系人的昵称进行查找联系人对象官网WPS office最新下载的入口是什么。bot.Contact.find 方法返回一个 Promise，该 Promise 解析为一个 Contact 对象（如果找到）或 null（如果未找到）。

　　注意：bot.Contact.find 方法返回的是单个联系人对象。如果你想要根据某些条件查找多个联系人，你可能需要使用 bot.Contact.findAll 方法，它返回的是一个联系人对象的数组。

　　携程酒店评论数据:

　　链接：

　　提取码：vkzs

　　停用词汇总：

　　链接：百度网盘 请输入提取码

　　提取码：02eb

　　情感分析用词：

　　链接：

　　提取码：7wwz

　　文章目录

　　前言

　　一、数据集介绍

　　二、数据预处理

　　1.引入库
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　　2.剔除无价值数据

　　三、情感信息提取及可视化

　　四、使用线性支持向量分类模型进行情感预测

　　优化处理操作——向下采样：

　　五、使用LDA主题分类模型进行数据分析

　　1. 积极评论：

　　2. 消极评论：

　　六、结果分析及结论

　　在上一篇文章中，我进行了爱彼迎民宿评论数据的分析，而本篇是携程酒店评论数据的分析，我希望能通过数据分析，从用户体验感出发，找出民宿与酒店的不同点，发觉它们各自的优劣。

　　携程酒店评论数据:

　　链接：

　　提取码：lpy3

　　数据集中共有7766条评论，其中5322条正向评论，2444条负向评论，已经带有评论标签，label值为1是正向评论，0为负向评论。

　　因为数据中包含部分其他类型的数据，所以要注意将评论数据通过.astype('str')统一转化为字符型。共剔除以下几类数据：

　　1）英文数据，由于北京、上海、重庆等城市都是国际化都市，所以数据集中包含了部分英文数据，我在预处理时首先就将数据中的英文评论和评论文本中的空白行去除，具体方法就是将空白行标记为缺失值，再将包含英文字母的评论换为缺失值，然后进行再删去文本中所有缺失值。

　　2）重复词，例如：携程、酒店、年月日、北京、上海、重庆、广州、杭州、南京、成都、东路、西路等，这些词虽然频繁出现，但对于分析评论特点没有帮助。

　　3）数字，0-9。

　　由于携程酒店评论数据数据自带情感标签，所以不需要对酒店评论数据进行情感倾向修正了。直接绘制出正向和负向评论词云图并提取对应的关键词。提取出正负面评论信息：

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　　绘制正面评论信息词云图：

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　　提取负面评论关键词：

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　　绘制负面评论信息词云图：

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　　提取负面评论关键词：

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　　我将总数据集随机划分为训练集和验证集，训练集占70%的数据量，验证集占30%的数据量最终使用默认参数的LinearSVC模型，利用模型的fit函数来对数据集做训练，最终打印模型在验证集数据上的准确率。模型准确率为0.7290953545232274wps office免费版的下载方法。
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　　第一步：划分训练集和验证集；

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　　第二步：模型的构建和训练；

　　第三步：验证模型效果，查看准确率；

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　　我注意到该模型负向评论为2444条，正向评论为5322条，存在着数据不平衡的情况，这里用向下采样的方法，分别采取2444条的正向评论和2444条的负向评论，这里我是参考网络上的自定义函数get_balanced_words进行的向下采样，该函数可以实现采集相同数量的不同类别数据，同时也可以通过改变采集数据总量做到欠采样和过采样。

　　在进行了向下采样后，模型的准确率为0.7027948193592365，仍需继续优化。

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　　第一步：划分训练集和验证集；

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　　第二步：验证模型效果，查看准确率；

　　第三步：验证模型效果，查看准确率；

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　　使用LDA主题分类模型分别对正向评论（label=1）中的词汇和负向评论（label=0）中的词汇进行主题分析，在进行了多次参数调优之后，我发现正向评论中LDA设为3个主题的效果较好，负向评论中LDA设为2个主题的效果较好，如果选择分为更多主题就会出现部分主题之间的大范围重叠。

　　第一步：先分别删除正负面评论中是空值的行；

　　第二步：进行分词操作；
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　　第三步：去除停用词，计算tf值；

　　第四步：进行LDA主题分析；

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　　第五步：LDA分类结果可视化；

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　　第三步：去除停用词，计算tf值；

　　第四步：进行LDA主题分析；

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　　第五步：LDA分类结果可视化；

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　　通过携程酒店评论数据的分析结果可以看出，用户们喜欢酒店的主要原因有以下几点：

　　一、酒店服务周到，早上提供早餐，入住方便且舒适；

　　二、酒店的网络好，配套设施齐全，干净整洁；

　　三、酒店的周围环境优美，空气清新，这也主要是度假酒店拥有的优点。

　　而使住户留下差评的原因主要有以下几点：

　　一、酒店设施陈旧，装修不符合住户审美；

　　二、酒店服务人员服务不到位，让客人不满意。

　　综合民宿篇（详见我的上一篇文章）和酒店篇，通过对数据分析结果的解读，我找出了民宿和酒店各自的优势和劣势。

　　民宿作为近些年新兴的住宿方式，优势主要依靠民间房屋独有的装修风格和民宿周边的便民设施，然而民宿由于地处社区内部，具体位置往往没有酒店好找，并且在疫情期间，很多社区的管控较严，使得原本的劣势进一步放大，并且考虑到民宿的卫生条件往往不如酒店，因此在疫情背景下，更多用户选择了更干净卫生的酒店。

　　此外酒店的价格标准往往是统一的，统一档次的酒店往往价格都相差不多，而民宿缺少统一标准的严格监管，民宿的具WPS office官网的下载的地址体状况完全依靠房屋所有者的自觉程度和第三方平台的监管，造成民宿配套设施、卫生条件和隔音效果参差不齐，并且由于是房屋所有者和平台第三方共同定价，民宿所有人为了得到更多利益，所以就会出现性价比差的情况。

　　爱彼迎作为中国大陆地区民宿预订平台的龙头企业之一，选择在此时推出大陆市场应该也是考虑到疫情环境下，国家防疫政策不可能在短时间内放松，民宿的很多缺点被进一步放大，近年来由于疫情，国内的出行住宿市场的利润就处于低位，民宿行业在这种情况下短时间很难扭转颓势，并且民宿行业自身一直以来都存在着良莠不齐的问题，所以只能依靠出行住宿市场的的整体回暖和民宿行业内部的严格监管，民宿行业才会逐步走出当前困境。

　　而酒店行业在当前环境下，虽然收益相对于疫情前有所下降，但依靠较为统一的价格标准和相对于民宿更齐全的服务模式，仍可以保持一定的客户量，但由于收入较少，酒店就需要降低用人成本，这就导致了服务人员素质有所下降，并且收益减少也使得酒店的设施出现翻新不及时的情况，这些因素给wps的的官网最新的下载网址怎么找用户带来了不好的消费体验。