文本爬取与分词预处理.pdf

简介：
本PDF文档深入探讨了如何从网页中有效提取文本数据，并介绍了多种中文分词技术及预处理方法，为自然语言处理任务打下坚实基础。 在信息处理领域，文本爬取与分词预处理是构建互联网搜索引擎的重要步骤。文本爬取通过编写程序获取网络上的原始数据；而分词预处理则将这些数据转换成便于计算机理解的形式。 本实验报告中，西南交通大学的学生详细介绍了针对中文和英文的这两个过程，并涵盖了对所采集结果进行去重、分词以及去除停用词等关键步骤。在文本下载阶段，学生选择了知乎网站的日热榜文章作为样本，通过分析请求格式并使用Python程序获取网页内容。然后解析HTML以提取标题、作者及正文信息，并保存为文本段落件。 然而，在爬取过程中遇到了一个问题：该网站仅保留198篇日榜文章。为了克服这一限制，实验者在不同时间段多次运行程序来扩大数据集规模；最终从594篇文章中选择了前500篇作为源材料。 接下来是去重步骤，通过计算文件的md5哈希值并比较这些值以排除重复文档。这一步骤有助于确保采集的数据不包含冗余信息。分词处理阶段将连续文本切分成有意义的词汇序列；对于中文而言，则需要特定算法来识别独立单词。尽管报告未明确指出使用的具体工具，但通常会采用如HanLP或jieba等专门软件。 去除停用词是预处理流程的最后一环，它涉及移除那些虽然频繁出现但却不携带重要信息的词语（例如“的”、“是”和“在”）。这一步骤有助于减少数据集中的噪音，并提高后续分析效率。对于英文文本，则提到了Poter-Stemming算法用于提取单词的基本形式以降低词汇复杂度。 尽管报告未详细描述文件命名处理部分，但通常会为保存的数据设定合适的名称以便管理和检索。项目感想部分虽然没有具体提及，但在这一环节中往往会总结实施过程中的经验教训以及可能的改进方案。 总体而言，本实验展示了从零开始构建文本爬虫并对其进行预处理的过程，这些步骤对于理解搜索引擎的工作原理至关重要，并为后续分析与应用奠定了基础。