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[Python从零到壹] 十.网络爬虫之Selenium爬取在线百科知识万字详解(NLP语料构造必备)

随着互联网和大数据的飞速发展,我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息,而在收集这些海量信息过程中,通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作,比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务(Graph Search)、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别,但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。

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[Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例

随着互联网的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,越来越多的网民可以通过互联网获取所需的信息,同时如何有效地提取并利用这些信息也成为了一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)作为辅助人们检索信息的工具,它成为了用户访问万维网的入口和工具,常见的搜索引擎比如Google、Yahoo、百度、搜狗等。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性,比如搜索引擎返回的结果包含大量用户不关心的网页;再如它们是基于关键字检索,缺乏语义理解,导致反馈的信息不准确;通用的搜索引擎无法处理非结构性数据,图片、音频、视频等复杂类型的数据。

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