-
Парсинг веб-страниц с использованием Python:
-
Пример кода:
- Описание. Этот метод использует язык программирования Python вместе с библиотекой запросов для получения HTML-содержимого веб-сайта Стэнфордского университета. Затем он использует библиотеку BeautifulSoup для анализа HTML и извлечения заголовка и метатегов. Заголовок обычно находится в теге
, а метатеги, содержащие ключевые слова, можно идентифицировать по их атрибутуname.
-
-
Обработка естественного языка (NLP) с использованием Python:
-
Пример кода:
from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords from collections import Counter # Extract the text content from the webpage text = soup.get_text() # Tokenize the text into individual words tokens = word_tokenize(text) # Remove stopwords (commonly used words) stop_words = set(stopwords.words("english")) filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words] # Count the frequency of each token word_counts = Counter(filtered_tokens) # Extract the most frequent words as tags tags = [word for word, count in word_counts.most_common(5)]
-
-
Машинное обучение (ML) для извлечения ключевых слов:
-
Пример кода:
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # Create a corpus of documents (webpage content) corpus = [text] # Initialize the CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(stop_words="english") # Fit and transform the corpus into a document-term matrix dtm = vectorizer.fit_transform(corpus) # Get the feature names (words) feature_names = vectorizer.get_feature_names() # Calculate the total count of each feature (word) word_counts = dtm.sum(axis=0) # Extract the most frequent words as tags top_keywords_indices = word_counts.argsort()[::-1][:5] tags = [feature_names[idx] for idx in top_keywords_indices] - Описание. В этом методе для извлечения ключевых слов применяются методы машинного обучения. Он использует класс CountVectorizer из библиотеки scikit-learn для преобразования корпуса документов (содержимого веб-страницы) в матрицу терминов документа. Затем наиболее часто встречающиеся слова (функции) извлекаются в виде тегов на основе их общего количества.
-
Обратите внимание, что приведенные примеры кода упрощены и могут потребовать дополнительных модификаций или обработки ошибок в зависимости от вашего конкретного варианта использования.