在开发新闻网页正文通用抽取器 GNE的过程中，需要对目标网页的源代码进行一些预处理，从而提高正文抓取的准确性。其中之一就是把 标签内部的 标签中的文本，合并到 标签中，再删除 标签。
标签内部的 标签中的文本，合并到 标签中，再删除 标签。
标签中，再删除 标签。
开发这个项目，源自于我在知网发现了一篇关于自动化抽取新闻类网站正文的算法论文——《基于文本及符号密度的网页正文提取方法》
前面我们实现的新闻爬虫，运行起来后很快就可以抓取大量新闻网页，存到数据库里面的都是网页的html代码，并不是我们想要的最终结果。最终结果应该是结构化的数据，包含的信息至少有url，标题、发布时间、正文内容、来源网站等。
GeneralNewsExtractor（GNE）是一个通用新闻网站正文抽取模块，输入一篇新闻网页的 HTML， 输出正文内容、标题、作者、发布时间、正文中的图片地址和正文所在的标签源代码。GNE在提取今日头条、网易新闻、游民星空、 观察者网、凤凰网、腾讯新闻、ReadHub、新浪新闻等数百个中文新闻网站上效果非常出色，几乎能够达到100%的准确率。借助GEN这个Python库，就可以很轻松的实现提取新闻内容的任务。
如果不能正确安装，请检查你的环境变量，至于环境变量配置，在这里不再赘述，相关文章有很多。
上一篇中我们使用了 Markdown 来为文章提供排版支持。Markdown 在解析内容的同时还可以自动提取整个内容的目录结构，现在我们来使用 Markdown 为文章自动生成目录。
（1）正文元素，就是只在正文中可能出现的元素，比如~ 这三个，导航栏什么的绝对不可能有，侧栏也很少出现这些东西。
这三个，导航栏什么的绝对不可能有，侧栏也很少出现这些东西。
Goose 是一个 文章内容提取器 ，可以从任意资讯文章类的网页中提取 文章主体 ，并提取 标题、标签、摘要、图片、视频 等信息，且 支持中文 网页。它最初是由 http://Gravity.com 用 Java 编写的。python-goose 是用 Python 重写的版本。
我们平时用浏览器访问网站的时候，一个个站点形形×××，页面也各不相同，但有没有想过它是为何才能呈现出这个样子的？ 那么本节我们就来了解一下网页的基本组成、结构、节点等内容。
舆情爬虫是网络爬虫一个比较重要的分支，舆情爬虫往往需要爬虫工程师爬取几百几千个新闻站点。比如一个新闻页面我们需要爬取其标题、正文、时间、作者等信息，如果用传统的方式来实现，每一个站点都要配置非常多的规则，如果要维护一个几百上千的站点，那人力成本简直太高了。
为了得到一个标准的内容，在采集上必须下足功夫才行!编写好采集规则。 每一个段落都是 没有多余的HTML标签和与主题无关的字符 提取数据方式 选择 正则提取，组
hello，大家好今天我们继续分享爬虫的相关技术，今天我们分享的是html的基础知识。
在下载正文时，增加了html文本可供选择，下文同样介绍下如何从html文件中提取指定内容。
本章将介绍一个 Web 搜索引擎，我们将在本书其余部分开发它。我描述了搜索引擎的元素，并介绍了第一个应用程序，一个从维基百科下载和解析页面的 Web 爬行器。本章还介绍了深度优先搜索的递归实现，以及迭代实现，它使用 JavaDeque实现“后入先出”的栈。
文档对象模型（Document Object Model，简称DOM），是W3C组织推荐的处理可扩展置标语言的标准编程接口。它是一种与平台和语言无关的应用程序接口(API),它可以动态地访问程序和脚本,更新其内容、结构和www文档的风格(目前,HTML和XML文档是通过说明部分定义的)。文档可以进一步被处理，处理的结果可以加入到当前的页面。DOM是一种基于树的API文档，它要求在处理过程中整个文档都表示在存储器中。
对于很多企业而言，电子邮件仍然是主要沟通渠道之一，很多正式的内容也要基于邮件传达，供应商、合作伙伴和公共管理部门也每天会有大量的电子邮件。邮件的信息提取和处理可能是一项耗时且重复的任务，对拥有大量客户的企业而言尤其是这样。
网络抓取是一种从互联网上获取数据的技术，它可以用于各种目的，例如数据分析、信息检索、竞争情报等。网络抓取的过程通常包括以下几个步骤：
从研究人员的主页(HTML)中提取信息，并将信息自动分为三类(您可以添加更多的类)。支持中英文页面。
段落前面空两个字的距离，不要再使用空格了，用CSS实现段落首缩进两个字符。应该使用首行缩进text-indent。text-indent可以使得容器内首行缩进一定单位。比如中文段落一般每段前空两个汉字。
在邮件群发功能中，常有用户反馈点击发送邮件没反应，但笔者天天用，也没问题，也是纠结，这次尝试增加同步发送试试，不知道是否异步发送，有错误时不会返回引起。小众功能，使用的人太少，反馈也太少，希望更多人可以一起帮忙测试反馈。
我们的 Django 博客使用了 Markdown 来为文章提供排版支持。Markdown 在渲染内容的同时还可以自动提取整个内容的目录结构，本文将教你如何使用 Markdown 来为文章自动生成目录。 在文中插入目录 假设我们 Django 博客的文章模型如下： from django.db import models class Post(models.Model): # Other fields ... body = models.TextField() body 是我们存储 Mar
Beautiful Soup是Python的一个网页解析库，处理快捷; 支持多种解析器，功能强大。教程细致讲解Beautiful Soup的深入使用、节点选择器、CSS选择器、Beautiful Soup4的方法选择器等重要知识点，是学好爬虫的基础课程。
当我们点击文字的时候会添加一个【p_text】class，对应的style就会生效。
我们的之前在博客中使用了 Markdown 来为文章提供排版支持。Markdown 在渲染内容的同时还可以自动提取整个内容的目录结构，现在我们来使用 Markdown 为文章自动生成目录。 在文中插入目录 先来回顾一下博客的 Post（文章）模型，其中 body 是我们存储 Markdown 文本的字段： blog/models.py from django.db import models class Post(models.Model): # Other fields ... bod
首先，我们需要使用Python的第三方库来实现网页内容的爬取。其中，比较常用的库有requests和BeautifulSoup。
转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
携程AI内容化团队，负责携程内容产品的NLP，NLG支持，产品包括热点自动投放平台，点评分析服务，产品特色标签和推荐理由抽取，命名实体识别与链接，机器翻译等。
Trafilatura是一个Python包和命令行工具，用于收集网络上的文本。其主要应用场景包括网络爬虫下载和网页解析等。
刚开始呢，我想找网站地图，看看能不能找到属于我的那一块儿。后来发现是我想多了，网站地图是有，但是那么多博主，一人搞一个也不太现实。于是这条路就走不通了。
GeneralNewsExtractor以下简称GNE是一个新闻网页通用抽取器，能够在不指定任何抽取规则的情况下，把新闻网站的正文提取出来。
选自 arXiv 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 在这篇伊利诺伊大学、南加州大学与上海交大合作的 WSDM 2018 论文中，研究人员提出了一个全新框架：ReQuest，它可以借助问答数据作为实体关系提取的一个间接监督源，这种方法可以用于减少从知识库中产生监督信息而伴随产生的噪声，为关系提取任务提供间接，有效的训练数据。ReQuest 框架可以将隐藏于问答数据 (以及用户反馈信息) 内的关于实体关系的知识迁移到实体关系抽取任务上，提升信息抽取系统的效能。 关系提取是一项重要的任务，通
GNE（GeneralNewsExtractor）是一个通用新闻网站正文抽取模块，输入一篇新闻网页的 HTML， 输出正文内容、标题、作者、发布时间、正文中的图片地址和正文所在的标签源代码。GNE在提取今日头条、网易新闻、游民星空、 观察者网、凤凰网、腾讯新闻、ReadHub、新浪新闻等数百个中文新闻网站上效果非常出色，几乎能够达到100%的准确率。
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 语料爬取 寻找链接 之
【导读】本篇论文是采用强化学习做抽取式摘要的首次尝试，作者在论文中通过强化学习对 ROUGE 进行全局优化，实现了自动生成文档摘要。对文档中的句子进行预测是否为候选摘要句子，并对所有句子进行打分，最后从候选摘要句子中选出打分高的m个句子作为文档摘要。
GNE: 新闻网页正文通用抽取器[1]更新了0.2.1版本，大幅度提高了正文的提取速度。在开发这个版本的时候，我遇到了一个非常奇怪的 Bug，最终发现是由于垃圾回收机制和内存重用机制导致的。今天我们来看看这个问题。
在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种： 1 有监督的关键词抽取算法 它是建关键词抽取算法看作是二分类问题，判断文档中的词或者短语是或者不是关键词
这是明面上，能想到的东西，除了这些还有一些危险的操作，容易被请喝茶的，就不讨论了。
BODY标签表示文档的内容，document.body属性提供了可以轻松访问文档的BODY元素的脚本。简单地说，BODY标签是网页主要文本内容，这是搜索引擎优化中最重要的部分，即使页面基础优化其它因素做得非常出色，如果创建的正文内容质量不高不是唯一的，内容中不包括搜索关键词，将永远不会获得排名。
在之前的文章中提到HTML最重要的特性，那就是标签。但是项目一大，标签多的看不懂，一堆叠着一堆。一些命名奇奇怪怪，想维护被劝退，团队协作导致团战开始！
解析页面是做爬虫的过程中的重要环节，而且如果站点多了，解析也会变得非常复杂，所以智能化解析就可能是一个不错的解决方案。如果我们能够容忍一定的错误率，那么我们可以利用智能化解析算法帮我们提取一些内容，简单高效。
在当今数字化时代，文档版式分析是信息提取和文档理解的关键步骤之一。文档版式分析，也称为文档图像分析或文档布局分析，是指从扫描的文档图像中识别和提取文本、图像、表格和其他元素的过程。这项技术在自动化文档处理、电子数据交换、历史文档数字化等领域有着广泛的应用。
工具即思维，如果说有什么东西对我的生活产生了重大影响的话，Markdown 一定是其中之一。万丈高楼平地起，我相信这篇文章将是你走入 Markdown 生态的敲门砖。
Python的re模块（正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作。在绝大多数情况下能够有效地实现对复杂字符串的分析并取出相关信息。在讲解如何实际应用正则表达式之前，先教大家学习并掌握正则表达式的基本语法（匹配规则）。
一直以来，GNE 是以 Python 包的形式存在，要测试 GNE 的提取效果，需要使用 pip 先安装，再写代码使用。
在日常生活中充满了各种各样的信息，这些信息千变万化。文本语言作为信息传递的一种载体，同样面临有用信息和无用信息糅杂在一起的问题。关键字提取帮助用户在众多文本信息中快速提取出关键信息和核心内容，节省时间提高效率。
GNE 是一个通用的新闻正文抽取器，自从开源以来，已经被很多人用来作为新闻正文通用爬虫的重要组件。
作者：赵亮，NLPer；昆仑万维 · 预训练。 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/641013454 整理: 青稞AI
本文转载：http://blog.csdn.net/cjh200102/article/details/6824895
爬虫是做什么的？是帮助我们来快速获取有效信息的。然而做过爬虫的人都知道，解析是个麻烦事。
大部分的新闻网站，其新闻正文是在 p 标签中的。所以 GNE 在统计文本标签密度时，会考虑 p 标签的数量和 p 标签中文本的数量。
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