整洁的一键采集资源(【干货】文本数据分析文本聚合指的应用方法是什么？)

　　整洁的一键采集资源(【干货】文本数据分析文本聚合指的应用方法是什么？)

　　整洁的一键采集资源，可以快速便捷的寻找自己想要的内容。比如如下，收集各个行业的资源，不在需要采集其他行业或是整理一大堆自己无用的数据。

　　本质上是利用爬虫技术，实现信息的爬取。爬虫是一种有序的文本处理技术，可以爬取非结构化的文本数据。如果要把爬虫用于问答类、文本数据聚合处理，在我们日常工作中使用得最多的方法是python。一个python爬虫爬取下来的文本资源一般分为三类:文本数据分析、文本聚合及文本下载，这三类文本数据一般会混杂在一起。

　　文本数据分析指的是回答一些常见的问题和查询；文本聚合指的是在回答一些相似问题的时候，会整合进来新的问题；文本下载指的是得到一些常见的资源，通过搜索引擎进行搜索、抓取一些内容提取信息。1.文本数据分析文本数据分析，在搜索引擎中指的是指爬取到的文本信息是不结构化的，需要进行词频统计、词性定义等操作。例如我们查询“成功考上北大”：bing从binganalytics显示，该网站中有“北大”一词，共计414010个词条，有效字符数为2928127个。

　　接下来我们以机械专业为例进行一下说明。下图是所爬取到的具体信息。既然爬取文本数据是结构化的，那么一般可以应用下列一些技术进行分析，如果用于语料库的深度学习，就会进行文本分类、语言角色标注等。python代码如下：importrequestsimporttimeimportreheaders={'user-agent':'mozilla/5.0(windowsnt6.1;wow64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/69.0.2610.131safari/537.36'}content=requests.get('',headers=headers)print(content.text)得到上图的信息是成功考上北大了，我们可以尝试回答“你成功考上北大是什么时候”，这时候就需要把相关的信息找出来。

　　2.文本聚合是指我们针对一篇文本进行去重、标注等操作。回答什么问题已经基本上定下来了，那么接下来就是我们得到某句话，然后从句子中找到匹配得信息。回答的问题也是定下来了，我们就可以从句子中找到我们想要的信息了。那么文本聚合就可以应用在很多场景下，比如我们需要将某人的话归纳成一个整体，然后我们可以用文本聚合的方法，把某人的话归纳成一个整体。

　　例如这样。importrequestsforwordinwords.split(','):text=requests.get('',word)iftext=='':text=''results=sentence=text.split('|')print(results)3.文本下载相比文本分析的定义和统计，文本下载就简单了，把网页上的信。