fcc_nn_research ：（某种程度上）用于研究FCC程序17-108（净中性废除）的公众意见的清理过的笔记本

标题中的"FCC_nn_research"指的是一个项目，专注于分析与美国联邦通信委员会（FCC）第17-108号程序相关公众意见的研究。这个程序涉及到“净中性”原则的废除，即网络服务提供商应平等对待所有互联网流量，不给予任何优先或歧视。在这个项目中，开发者可能使用了数据清理技术来处理大量的公众反馈，以便更好地理解和量化公众对这一政策变化的态度。 描述中的内容与标题相呼应，进一步确认这是一个清理过的Jupyter Notebook，用于研究上述FCC程序中的公众观点。Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，允许用户结合代码、文本、图表和数据分析结果，非常适合进行数据探索和科学研究。 标签中包含的关键术语有： 1. **nlp**：自然语言处理（Natural Language Processing），是计算机科学的一个分支，致力于理解、生成和处理人类自然语言。在这个项目中，NLP可能被用来解析和理解公众意见的文本内容，比如提取主题、情绪或关键观点。 2. **fcc**：联邦通信委员会，美国的一个政府机构，负责监管国内的通信服务，包括无线电、电视、电话和互联网。 3. **net-neutrality**：净中性，是互联网治理的一个原则，要求所有网络服务提供商公平对待所有网络流量，不偏袒任何特定的服务、内容或用户。 在压缩包的文件名称列表中，我们看到的唯一文件名是"fcc_nn_research-master"，这可能是项目源代码或数据的主目录。通常，"master"分支代表GitHub等版本控制系统的默认分支，包含了项目的最新稳定版本。在这个目录下，可能包含其他子文件和子目录，如数据文件、Python脚本、分析结果、README文档等。 这个项目可能涉及以下步骤： 1. **数据收集**：从FCC的官方网站或其他公开来源获取关于17-108号程序的公众评论数据。 2. **预处理**：清洗和预处理数据，包括去除无关信息、标准化文本、去除停用词等。 3. **NLP分析**：使用NLP技术进行情感分析、主题建模、实体识别等，以了解公众对净中性废除的态度和关注点。 4. **可视化**：通过图表展示分析结果，如情绪分布、关键词频率等，帮助理解公众意见的总体趋势。 5. **报告**：编写研究报告，总结发现和洞察，可能还包括对政策制定者的建议或推荐。 这个项目对于理解公众对重大政策议题的立场和反应提供了宝贵的工具，同时展示了如何利用现代数据科学方法处理和解读大规模文本数据。