自动文章采集：itpub（index|thepromisesofthepublicreadingenvi（thepromisesofthepublicreadingenvironment）

　　自动文章采集：itpub（index|thepromisesofthepublicreadingenvi（thepromisesofthepublicreadingenvironment）

　　自动文章采集：itpub（index|thepromisesofthepublicreadingenvironment）作者：lukapin和rolandnelson博士[3]对于现有的自动文章采集技术，每一项大的领域都有着相对独立的基于数据库的技术。大多数可以满足读者需求，实际效果好的是pulp（pulpparallellexicographicautomaticwebreadingengine）等一些lexicographicsystem。

　　与其他技术相比，ipisee系统就非常出色。它从完全的脚本系统自动整理提交的数据列表（globaldatalists），同时它还有一些更自然的算法来提升自动化率。并且它是一个针对网站或者web端开发的系统，所以它对于web的api开发人员也有一定的挑战。如下图所示：采集技术发展趋势图原因也很明显，在十年前人们需要使用数据库才能满足本公司的需求，大部分技术源自文本处理和搜索。

　　也就是说web端知识库是自动采集技术的关键。目前不断的出现新的关于通用文本处理和搜索技术方面的工具。比如google，addresscapture，documentprocessing，grb，techlink等等。下面来展开讨论下这些新技术及其实现目标。googletextprocessingbydemititone-stanley可以针对各种文本格式在浏览器中直接完成一次性的编辑生成预览数据列表。

　　然后你会收到一个txt或者rtf格式的python.parse文本文件。完成数据采集后，它就是下面这个界面：利用documentprocessingbydemititone-stanley可以让你在几分钟之内，让自己在浏览器中获得文章作者相关信息（比如id.作者的*敏*感*词*等）和图表的数据。这里我们采用googletextprocessingbydemititone-stanley（我所知道的最简单版本）进行id采集。

　　接下来我们会依次讨论googletextprocessingbydemititone技术，和其实现方式。自动化自动化分为两类，一类是利用自动化软件，一类是系统机器学习。当然无论是哪种方式，都不影响人为的独立的开发采集功能。使用自动化软件生成采集报告我们来看下googletextprocessingbydemititone-stanley自动化软件的一个例子：我们会将要采集到的文本信息，自动的放入notebook中。

　　然后我们就能开始我们的采集工作。每一个notebook包含相关的参数和结果：tags_file,page_number,minify,tags_file,page_number,page_url,all_tags,tags_file,tags_file,tags_file,page_prefix等等：生成下面这个例子需要一些实操：my_document_route=''my_document_route['document_prefix']='\\document.content'my_document_route['l。