智能采集：ai技术的应用可以辅助做好前端中间体语言处理环节

　　智能采集：ai技术的应用可以辅助做好前端中间体语言处理环节

　　一是人工采集,二是智能采集.1.人工采集：引擎(spider)是为满足人工智能saas服务(softwareasaservice)的需求开发出来的一个基础服务模块,用于在后台对采集的任务进行实时处理.spider通过标注好的多变量属性对整个网页进行语义分析处理,得到整个网页的每个标签的描述,然后对描述进行分类.用户只需要点击标签进行下载.用户可以在后台进行多变量的参数调整.例如下图所示的spider就是为语义分析设计的对词频的分析2.智能采集：ai技术的应用,可以辅助做好前端抓取中间体语言处理环节的工作,也可以降低对服务端的要求,提高抓取的效率.具体有:(1).依托爬虫系统,ai端对b端文本信息进行智能编码与解码，实现针对前端抓取的全网数据的聚合化处理。

　　(2).利用自然语言处理引擎，深度学习离线处理环境下的python模型识别能力，面向前端数据抓取的知识库建立具有强规则的语言级数据解析模型。

　　专注抓蜘蛛和爬虫技术，和腾讯有合作，业务需要，长期合作。

　　深度学习技术，基于ai的python/java爬虫框架。

　　大概知道的就是数据采集

　　python调包式的抓取方式。类似爬虫，但有简单和复杂的区别，不符合流程抽象和复杂性的要求。腾讯早期自己做产品，这个技术在03.04年都用的比较多，原因是有用户基础，也符合需求，容易定制。