全网文章采集简单精准度还不高，只能帮你找到感兴趣的标题和文章内容

　　全网文章采集简单精准度还不高，只能帮你找到感兴趣的标题和文章内容

　　全网文章采集简单，精准度还不高，只能帮你找到感兴趣的标题和文章内容，有规律可循，而不是1000篇500个标题就能覆盖全网。而标题作为内容的窗口，如果能够恰当地提炼关键词，就能快速采集到感兴趣的内容，甚至产生一次性采集整个网站上所有文章内容的想法，再回头去修改或者修正文章。我正在组建短文本标题提炼算法模型，不知道能不能实现你说的效果。

　　本文将在[博文搜索]专栏目录下发布，文章包括nlp算法模型等干货，欢迎大家关注。获取电子版资料可以关注公众号“纯海数据”或者直接加我微信(world-datain)。后续添加微信更加方便：）。

　　关键词推荐要实现，关键点在于词向量。目前也有专门针对语义维度做推荐和分类的文章，比如：文本语义分析-yi2950的博客如果能将matlab、python、机器学习方法融合到实际业务当中，利用推荐算法来做关键词匹配、词向量深度学习是比较容易实现的。

　　不错的点子，我觉得你们很快就能看到。这种新的科研用的项目最好有科学上网软件：facebookai的paper，如果嫌麻烦，googlepage关键词+googlescholar也是不错的。如果他把标题都给你，你该怎么搞呢？搜索引擎、语义分析、机器学习。得给作者多交点钱吧。找不到人。