Khám phá các nguồn dữ liệu pháp lý cho câu chuyện và câu chuyện trên Instagram

Mở khóa tiềm năng của bộ dữ liệu video ngắn

Nội dung video dạng ngắn, chẳng hạn như Instagram Reels và Stories, đã trở thành một hiện tượng văn hóa trong những năm gần đây. Với tư cách là nhà phát triển và nhà nghiên cứu, việc khai thác đại dương sáng tạo rộng lớn này là một cơ hội thú vị để đào tạo các mô hình học máy. 📱

Tuy nhiên, việc truy cập vào bộ sưu tập quy mô lớn những nội dung như vậy đi kèm với những thách thức. Mặc dù tồn tại các công cụ thu thập dữ liệu nhưng chúng có thể hoạt động chậm và gây nghi ngờ về mặt pháp lý, khiến nhiều người băn khoăn liệu có giải pháp thay thế nào sẵn sàng sử dụng và hợp đạo đức hay không. 🤔

Hãy tưởng tượng bạn có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu tương tự như "Bộ dữ liệu triệu bài hát" nhưng dành cho các video ngắn. Nguồn tài nguyên như vậy có thể đẩy nhanh quá trình đổi mới, tiết kiệm vô số thời gian và đảm bảo tuân thủ các quy định. Giấc mơ này khơi dậy sự tò mò và truyền cảm hứng cho việc khám phá các nguồn tài nguyên sẵn có.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu xem liệu có tồn tại một bộ sưu tập video ngắn giống Instagram và hợp pháp hay không. Chúng tôi cũng sẽ xem xét những ưu và nhược điểm của việc thu thập dữ liệu công khai và nêu bật các ví dụ thực tế để mang lại sự rõ ràng. Hãy cùng nhau khám phá cảnh quan nhé! 🌟

Tạo quy trình làm việc liền mạch cho việc thu thập tập dữ liệu video

Các tập lệnh được tạo ở trên giải quyết vấn đề thu thập tập dữ liệu đáng kể về các video ngắn theo phong cách Instagram. Tập lệnh phụ trợ Python được thiết kế để thu thập các hồ sơ có thể truy cập công khai và tải xuống video. Bằng cách sử dụng các thư viện như yêu cầu và BeautifulSoup, tập lệnh gửi yêu cầu HTTP để truy xuất nội dung trang web và phân tích dữ liệu HTML để xác định các thành phần cụ thể, chẳng hạn như URL video. Cách tiếp cận này đảm bảo trích xuất dữ liệu có cấu trúc và hiệu quả, điều này rất quan trọng khi xử lý các cấu hình lưu trữ hàng trăm tệp phương tiện. Ví dụ: nhà phát triển muốn phân tích các video liên quan đến thể dục có thể nhắm mục tiêu vào các tài khoản công khai thường xuyên đăng nội dung đó. 🏋️

Để quản lý dữ liệu được phân tích cú pháp, tập lệnh sử dụng json thư viện để chuyển đổi dữ liệu JSON nhúng thành các đối tượng Python. Điều này cho phép các nhà phát triển điều hướng theo chương trình qua các cấu trúc dữ liệu lồng nhau để trích xuất siêu dữ liệu như URL video, chú thích bài đăng hoặc dấu thời gian. Ngoài ra, các chức năng như os.makedirs() đảm bảo rằng các tệp video được lưu trong cấu trúc thư mục có tổ chức, giúp việc định vị và xử lý các tệp này sau này dễ dàng hơn. Mức độ chi tiết này đặc biệt hữu ích cho các nhà nghiên cứu làm việc trong các dự án như đào tạo AI để tạo ra các đề xuất video dạng ngắn. 🤖

Tập lệnh giao diện người dùng JavaScript bổ sung cho phần phụ trợ bằng cách hiển thị cách hiển thị hoặc thao tác thêm các bộ sưu tập video trong môi trường hướng tới máy khách. Bằng cách sử dụng API tìm nạp, nó sẽ truy xuất siêu dữ liệu video từ điểm cuối API giả định và tải video trực tiếp xuống. Tập lệnh sử dụng các mô-đun Node.js như fs cho các hoạt động của hệ thống tập tin và con đường để thao tác với tên tệp, đảm bảo rằng các video đã tải xuống được lưu với những tên có ý nghĩa. Quá trình này có thể đặc biệt có giá trị đối với các nhà phát triển web đang xây dựng nền tảng tương tác để duyệt hoặc gắn thẻ các tập dữ liệu video.

Cả hai tập lệnh đều nêu bật các nguyên tắc chính của thiết kế mô-đun và khả năng mở rộng. Chúng bao gồm các cơ chế xử lý lỗi mạnh mẽ, chẳng hạn như xác thực mã phản hồi HTTP hoặc đảm bảo các thư mục đầu ra được tạo động. Điều này giảm thiểu nguy cơ lỗi thời gian chạy và tăng cường khả năng sử dụng lại. Hãy tưởng tượng một tình huống trong đó nhóm nghiên cứu muốn chuyển từ nội dung Instagram sang video từ nền tảng khác; các tập lệnh này cung cấp nền tảng vững chắc có thể được điều chỉnh cho phù hợp với các API hoặc cấu trúc web khác nhau. Bằng cách kết hợp quét phụ trợ với tích hợp giao diện người dùng, các tập lệnh này tạo thành một giải pháp hoàn chỉnh để thu thập và quản lý tập dữ liệu video một cách hiệu quả. 🌟

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import os
import time
# Define headers for requests
HEADERS = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
# Function to fetch profile data
def fetch_profile_data(profile_url):
    try:
        response = requests.get(profile_url, headers=HEADERS)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            script_tag = soup.find('script', text=lambda x: x and 'window._sharedData' in x)
            json_data = json.loads(script_tag.string.split(' = ', 1)[1].rstrip(';'))
            return json_data
        else:
            print(f"Error: Status code {response.status_code} for {profile_url}")
    except Exception as e:
        print(f"Exception occurred: {e}")
    return None
# Save videos locally
def save_video(video_url, folder, filename):
    try:
        response = requests.get(video_url, stream=True)
        if response.status_code == 200:
            os.makedirs(folder, exist_ok=True)
            filepath = os.path.join(folder, filename)
            with open(filepath, 'wb') as file:
                for chunk in response.iter_content(1024):
                    file.write(chunk)
            print(f"Video saved at {filepath}")
        else:
            print(f"Failed to download video: {video_url}")
    except Exception as e:
        print(f"Error saving video: {e}")
# Example: Fetch public profile data
profile_url = "https://www.instagram.com/some_public_profile/"
profile_data = fetch_profile_data(profile_url)
if profile_data:
    posts = profile_data['entry_data']['ProfilePage'][0]['graphql']['user']['edge_owner_to_timeline_media']['edges']
    for post in posts:
        if 'video_url' in post['node']:
            video_url = post['node']['video_url']
            save_video(video_url, folder="videos", filename=f"{post['node']['id']}.mp4")

const fetch = require('node-fetch');
const fs = require('fs');
const path = require('path');
// Function to fetch video metadata
async function fetchVideoMetadata(apiUrl) {
    try {
        const response = await fetch(apiUrl);
        if (response.ok) {
            const data = await response.json();
            return data.videos;
        } else {
            console.error(`Failed to fetch metadata: ${response.status}`);
        }
    } catch (error) {
        console.error(`Error fetching metadata: ${error.message}`);
    }
}
// Function to download videos
async function downloadVideo(videoUrl, outputDir) {
    try {
        const response = await fetch(videoUrl);
        if (response.ok) {
            const videoBuffer = await response.buffer();
            const videoName = path.basename(videoUrl);
            fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
            fs.writeFileSync(path.join(outputDir, videoName), videoBuffer);
            console.log(`Saved ${videoName}`);
        } else {
            console.error(`Failed to download: ${videoUrl}`);
        }
    } catch (error) {
        console.error(`Error downloading video: ${error.message}`);
    }
}
// Example usage
const apiEndpoint = "https://api.example.com/videos";
fetchVideoMetadata(apiEndpoint).then(videos => {
    videos.forEach(video => downloadVideo(video.url, './downloads'));
});

Khám phá các lựa chọn thay thế cho bộ dữ liệu video Instagram quy mô lớn

Khi tìm kiếm một bộ sưu tập lớn các video giống Instagram để đào tạo các mô hình machine learning, điều quan trọng là phải đánh giá tất cả các nguồn tiềm năng chứ không chỉ các công cụ thu thập dữ liệu. Một giải pháp thay thế là tận dụng các bộ dữ liệu do các tổ chức nghiên cứu hoặc học thuật quản lý. Các bộ dữ liệu này thường tập trung vào các xu hướng, hành vi hoặc loại nội dung cụ thể trên mạng xã hội, chẳng hạn như video về thể dục hoặc ẩm thực và được chia sẻ công khai cho mục đích nghiên cứu. Một ví dụ đáng chú ý là YFCC100M tập dữ liệu từ Yahoo, bao gồm nhiều nội dung đa phương tiện do người dùng tạo, mặc dù nó có thể yêu cầu lọc bổ sung cho nội dung dành riêng cho Instagram. 📊

Một phương pháp khả thi khác liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ cộng đồng. Bạn có thể sử dụng các nền tảng như Amazon Mechanical Turk hoặc Prolific để yêu cầu người dùng tải video lên hoặc chú thích nội dung cho bạn, đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập một cách hợp pháp và phù hợp với yêu cầu của bạn. Cách tiếp cận này cũng có thể giúp xây dựng các bộ dữ liệu đa dạng và cân bằng đại diện cho nhiều chủ đề nội dung. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tập dữ liệu thích hợp, chẳng hạn như video giáo dục hoặc du lịch. 🌍

Cuối cùng, các API do các nền tảng như YouTube hoặc TikTok cung cấp có thể cung cấp quyền truy cập hợp pháp vào các video dạng ngắn thông qua các chương trình dành cho nhà phát triển của họ. Các API này cho phép bạn tìm nạp siêu dữ liệu, nhận xét và đôi khi còn tải xuống các video công khai. Mặc dù các dịch vụ này có thể áp đặt giới hạn tốc độ nhưng chúng cung cấp giải pháp có thể mở rộng và có đạo đức để truy cập dữ liệu, đồng thời đảm bảo tuân thủ các chính sách của nền tảng. Bằng cách đa dạng hóa các chiến lược thu thập dữ liệu, bạn có thể xây dựng bộ dữ liệu đào tạo mạnh mẽ và linh hoạt cho các mô hình của mình. 🚀