frequency_words.txt 18 KB

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  1. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  2. # TrendRadar 频率词配置文件
  3. # Version: 1.1.0
  4. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  5. # 可视化配置编辑器地址: https://sansan0.github.io/TrendRadar/
  6. #
  7. # 凡是左侧有 # 的都是仅供阅读的说明性文字
  8. #
  9. # 这个文件用来设置你想关注的新闻关键词。
  10. # 系统会自动抓取包含这些关键词的热榜新闻推送给你。
  11. #
  12. # 文件分为两个区域:
  13. # [GLOBAL_FILTER] - 全局过滤区:排除不想看的内容
  14. # [WORD_GROUPS] - 词组定义区:设置想关注的关键词
  15. #
  16. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  17. # ───────────────────────────────────────────────────────────────
  18. # 全局过滤区
  19. # ───────────────────────────────────────────────────────────────
  20. # 在这里写入你不想看到的词,每行一个。
  21. # 包含这些词的新闻会被自动排除,不会出现在推送中。
  22. #
  23. # 使用方法:
  24. # 震惊 直接写词,包含"震惊"的新闻会被过滤
  25. # /赌博|博彩/ 用 /.../ 包裹可以匹配多个词(用 | 分隔)
  26. [GLOBAL_FILTER]
  27. # 过滤标题党
  28. 震惊
  29. # ───────────────────────────────────────────────────────────────
  30. # 词组定义区
  31. # ───────────────────────────────────────────────────────────────
  32. # 在这里写入你想关注的关键词。
  33. # 每个词组用空行分隔,同一词组内的关键词是"或"的关系。
  34. #
  35. # ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
  36. # │ 语法总览(快速参考) │
  37. # └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
  38. #
  39. # 关键词语法:
  40. # 关键词 普通关键词,标题包含即匹配
  41. # /正则/ 正则表达式匹配(自动忽略大小写)
  42. # 关键词 => 别名 给关键词指定显示别名
  43. # [组别名] 词组第一行,给整组指定别名
  44. # +关键词 必须词,所有必须词都要匹配才算匹配
  45. # !关键词 过滤词,匹配则排除该条新闻(仅限当前词组)
  46. # @数字 限制该词组最多显示多少条
  47. #
  48. # 显示名称优先级:
  49. # 1. 有组别名 → 显示组别名
  50. # 2. 没有组别名 → 显示各行别名拼接(用 " / " 连接)
  51. # 3. 没有别名 → 显示关键词本身
  52. #
  53. #
  54. # ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
  55. # │ 基础用法(推荐新手) │
  56. # └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
  57. #
  58. # 1. 最简单:直接写关键词
  59. # ────────────────────
  60. # 华为
  61. #
  62. # 效果:匹配所有包含"华为"的新闻
  63. #
  64. #
  65. # 2. 多个关键词归为一组
  66. # ────────────────────
  67. # 华为
  68. # 鸿蒙
  69. # 任正非
  70. #
  71. # 效果:匹配包含"华为"或"鸿蒙"或"任正非"的新闻,统一显示为"华为 / 鸿蒙 / 任正非"
  72. #
  73. #
  74. # 3. 给词组起个名字(推荐)
  75. # ────────────────────
  76. # [华为]
  77. # 华为
  78. # 鸿蒙
  79. # 任正非
  80. #
  81. # 效果:同上,但显示名称为"华为"(更简洁)
  82. #
  83. #
  84. # ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
  85. # │ 进阶用法(可选) │
  86. # └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
  87. #
  88. # 4. 用正则表达式匹配多个词(一行搞定)
  89. # ────────────────────
  90. # /华为|鸿蒙|任正非/ => 华为
  91. #
  92. # 效果:匹配包含"华为"或"鸿蒙"或"任正非"的新闻,显示为"华为"
  93. # 说明:/.../ 里用 | 分隔多个词,=> 后面是显示名称
  94. #
  95. # 💡 不懂正则?问 AI:
  96. # "帮我写一个正则表达式,匹配包含'华为'或'鸿蒙'或'任正非'的文本,
  97. # 格式要求:/正则/ => 显示名称"
  98. #
  99. #
  100. # 5. 精确匹配英文单词(避免误匹配)
  101. # ────────────────────
  102. # /\bAI\b/i => AI
  103. #
  104. # 说明:\b 表示单词边界,避免匹配到 "MAIL" 中的 "AI"
  105. # /i 表示忽略大小写,"ai"、"AI"、"Ai" 都能匹配
  106. #
  107. # 💡 不懂正则?问 AI:
  108. # "帮我写一个正则表达式,精确匹配英文单词'AI'(不匹配 MAIL 中的 AI),
  109. # 忽略大小写,格式要求:/正则/i => 显示名称"
  110. #
  111. #
  112. # 6. 排除特定内容
  113. # ────────────────────
  114. # [苹果公司]
  115. # 苹果
  116. # !水果
  117. # !果园
  118. #
  119. # 效果:匹配"苹果"但排除包含"水果"或"果园"的新闻
  120. # 说明:! 开头的词表示"排除"
  121. #
  122. #
  123. # 7. 限制显示条数
  124. # ────────────────────
  125. # [科技新闻]
  126. # 科技
  127. # @5
  128. #
  129. # 效果:最多显示 5 条匹配的新闻
  130. # 说明:@数字 表示限制条数
  131. #
  132. #
  133. # 8. 必须同时包含多个词
  134. # ────────────────────
  135. # +苹果
  136. # +发布会
  137. #
  138. # 效果:必须同时包含"苹果"和"发布会"才匹配
  139. # 说明:+ 开头的词表示"必须包含"
  140. #
  141. # ───────────────────────────────────────────────────────────────
  142. [WORD_GROUPS]
  143. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  144. # 企业与品牌
  145. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  146. /胖东来|于东来/ => 胖东来
  147. /深度求索|幻方量化|梁文锋|\bDeepSeek\b/ => DeepSeek
  148. /华为|任正非|余承东|鸿蒙|海思|昇腾|鲲鹏|\bHUAWEI\b|\bHarmonyOS\b|\bHiSilicon\b/ => 华为
  149. /比亚迪|王传福|方程豹|腾势|仰望|弗迪|刀片电池|云辇|\bBYD\b|\bDenza\b|\bYangwang\b/ => 比亚迪
  150. /大疆|汪滔|灵眸|如影|\bDJI\b|\bRoboMaster\b|\bMavic\b|\bZenmuse\b/ => 大疆
  151. /宇树|王兴兴|\bUnitree\b/ => 宇树机器人
  152. /智元|灵犀|稚晖君|彭志辉|AgiBot/ => 智元机器人
  153. /众擎|EngineAI|赵同阳/ => 众擎机器人
  154. /黑神话|冯骥/ => 黑神话悟空
  155. /影之刃零|梁其伟/ => 影之刃零
  156. /三体|流浪地球|刘慈欣|郭帆/ => 三体/流浪地球
  157. 申奥
  158. /京东|刘强东|\bJD\b|\bJingdong\b/ => 京东
  159. /字节|张一鸣|梁汝波|抖音|\bByteDance\b|\bTikTok\b|\bDouyin\b|\bLark\b|\bCapCut\b/ => 字节跳动
  160. /腾讯|鹅厂|马化腾|微信|QQ|天美|阅文集团|微众银行|\bTencent\b|\bPony Ma\b|\bWeChat\b|\bLightSpeed\b|\bWeBank\b/ => 腾讯
  161. /qwen|minimax|glm/ => 国产开源模型
  162. /特斯拉|马斯克|\bTesla\b|\bElon Musk\b|\bCybertruck\b|\bModel 3\b|\bModel Y\b|\bModel S\b|\bModel X\b|\bFSD\b/ => 特斯拉
  163. /英伟达|黄仁勋|\bNVIDIA\b|\bGeForce\b|\bRTX\b|\bCUDA\b|\bJensen Huang\b/ => 英伟达
  164. /苏姿丰|锐龙|霄龙|\bAMD\b|\bRyzen\b|\bEPYC\b|\bRadeon\b|\bLisa Su\b/ => AMD
  165. /微软|\bMicrosoft\b|\bWindows\b|\bAzure\b|\bSatya Nadella\b|\bCopilot\b/ => 微软
  166. /谷歌|皮查伊|安卓|油管|\bGoogle\b|\bAlphabet\b|\bAndroid\b|\bChrome\b|\bYouTube\b|\bGemini\b|\bDeepMind\b|\bWaymo\b/ => 谷歌
  167. /库克|\biPhone\b|\biPad\b|\bMacBook\b|\biOS\b|\bVision Pro\b|\bAirPods\b|\bApple\b|\bTim Cook\b/ => 苹果
  168. /\bOpenAI\b|\bChatGPT\b|\bSora\b|\bDALL-E\b|\bSam Altman\b|\bGreg Brockman\b/ => OpenAI
  169. /\bAnthropic\b|\bClaude\b|\bDario Amodei\b/ => Claude
  170. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  171. # 国家与地区
  172. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  173. [中国]
  174. 国产
  175. 中国
  176. [东亚]
  177. 日本
  178. 朝鲜
  179. 韩国
  180. [北美]
  181. 美国
  182. 加拿大
  183. [西欧]
  184. 法国
  185. 英国
  186. /俄罗斯|俄国/ => 俄罗斯
  187. 印度
  188. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  189. # 科技领域
  190. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  191. [AI 相关]
  192. /(?<![a-zA-Z])ai(?![a-zA-Z])/
  193. 人工智能
  194. [芯片]
  195. 芯片
  196. 光刻机
  197. 半导体
  198. /水电|雅鲁藏布江/ => 水电
  199. /光伏|太阳能/ => 光伏
  200. 核能
  201. 能源
  202. /自动驾驶|无人驾驶|智驾/ => 自动驾驶
  203. 机器人
  204. /机械狗|四足/ => 机器狗
  205. 具身智能
  206. /月球|登月|火星|宇宙|飞船|航天|空间站|卫星/ => 航天
  207. # 前沿科技
  208. 量子
  209. 脑机
  210. 基因
  211. # 产业政策
  212. 生产力
  213. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  214. # 求职与职业
  215. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  216. [求职招聘]
  217. 招聘
  218. 校招
  219. 社招
  220. 内推
  221. offer
  222. 面试
  223. 简历
  224. /找工作|求职|跳槽/ => 求职
  225. [职业发展]
  226. 薪资
  227. 裁员
  228. 失业
  229. 35岁
  230. 职场
  231. 晋升
  232. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  233. # 计算机技术论文与研究
  234. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  235. [CV 计算机视觉]
  236. /\bCV\b|\bComputer Vision\b/ => 计算机视觉
  237. 图像识别
  238. 目标检测
  239. 图像分割
  240. 语义分割
  241. 实例分割
  242. [半监督学习]
  243. /半监督|semi.supervised/ => 半监督学习
  244. 自训练
  245. 伪标签
  246. 一致性正则化
  247. [医学图像]
  248. 医学图像
  249. 医疗影像
  250. CT
  251. MRI
  252. 超声
  253. 病理图像
  254. /医学分割|medical.*segmentation/ => 医学图像分割
  255. [深度学习研究]
  256. Transformer
  257. 注意力机制
  258. 卷积神经网络
  259. /\bCNN\b/
  260. /\bRNN\b/
  261. 生成对抗网络
  262. /\bGAN\b/
  263. 扩散模型
  264. 大语言模型
  265. /\bLLM\b/
  266. [学术会议]
  267. CVPR
  268. ICCV
  269. ECCV
  270. NeurIPS
  271. ICML
  272. ACL
  273. AAAI
  274. IJCAI
  275. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  276. # 未来趋势
  277. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  278. [未来科技]
  279. 未来
  280. 趋势
  281. 预测
  282. 展望
  283. 2025
  284. 2026
  285. 2027
  286. [新兴技术]
  287. 元宇宙
  288. Web3
  289. 区块链
  290. 边缘计算
  291. 6G
  292. 物联网
  293. /\bIoT\b/
  294. 数字孪生
  295. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  296. # 政治与国际关系
  297. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  298. [中国政治]
  299. 两会
  300. 人大
  301. 政协
  302. 国务院
  303. 政治局
  304. 常委会
  305. 中央经济工作会议
  306. [国际政治]
  307. 联合国
  308. /\bUN\b/
  309. G7
  310. G20
  311. 北约
  312. /\bNATO\b/
  313. 欧盟
  314. /\bEU\b/
  315. [外交关系]
  316. 外交
  317. 会谈
  318. 峰会
  319. 访问
  320. 制裁
  321. 贸易摩擦
  322. 地缘政治
  323. [政策法规]
  324. 政策
  325. 法规
  326. 立法
  327. 改革
  328. 决议
  329. 公报
  330. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  331. # 色情治理与社会批判
  332. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  333. [色情治理]
  334. 色情
  335. 成人内容
  336. 淫秽
  337. 淫秽物品
  338. 黄色网站
  339. 黄网
  340. 涉黄
  341. 扫黄
  342. 净网
  343. 内容审核
  344. 平台治理
  345. !娱乐八卦
  346. !明星八卦
  347. !段子
  348. !搞笑
  349. !表情包
  350. !热舞
  351. [擦边经济]
  352. 擦边
  353. 软色情
  354. 低俗
  355. 陪聊
  356. 裸聊
  357. 直播打赏
  358. 付费群
  359. 福利姬
  360. 擦边主播
  361. !娱乐八卦
  362. !明星八卦
  363. !段子
  364. !搞笑
  365. !整活
  366. [福利颜值]
  367. 福利视频
  368. 颜值女主播
  369. 颜值主播
  370. 美女主播
  371. 性感主播
  372. 福利直播
  373. 写真福利视频
  374. [深伪色情]
  375. 深伪色情
  376. AI 色情
  377. AI 艳照
  378. 换脸色情
  379. 合成淫秽
  380. 色情 AI
  381. 深度伪造
  382. /deepfake|non-consensual explicit imagery/i => 深伪色情
  383. !娱乐八卦
  384. !段子
  385. !搞笑
  386. [未成年人保护]
  387. 未成年人保护
  388. 儿童色情
  389. 恋童
  390. 诱奸
  391. 猥亵未成年人
  392. 未成年受害者
  393. 校园偷拍
  394. 偷拍传播
  395. !娱乐八卦
  396. !段子
  397. !搞笑
  398. [成人平台治理]
  399. OnlyFans
  400. Pornhub
  401. 成人视频平台
  402. 成人平台
  403. 内容订阅平台
  404. 审核失控
  405. 创作者分成
  406. 平台抽成
  407. !娱乐八卦
  408. !明星八卦
  409. !段子
  410. !搞笑
  411. [性犯罪与黑产]
  412. 性剥削
  413. 性勒索
  414. 裸照敲诈
  415. 偷拍
  416. 偷拍视频
  417. 迷奸
  418. 性侵
  419. 强奸
  420. 嫖娼
  421. 卖淫
  422. 色情产业链
  423. 黑产链条
  424. !娱乐八卦
  425. !段子
  426. !搞笑
  427. [性别与伦理]
  428. 性同意
  429. 性教育
  430. 物化女性
  431. 厌女
  432. 父权
  433. 性别暴力
  434. 性羞辱
  435. 身体羞辱
  436. 伦理争议
  437. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  438. # AI 人物与职业投资学术
  439. # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
  440. [AI 大佬]
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