关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统实验设计实践中的应用)
　　关键词自动采集生成内容系统实验设计实践中我们尽量尽可能留在设计中的最少代码里面，尽量的减少实现上的约束。所以这部分就主要是说一下我们实现中碰到的要去做什么事情。1.自动采集2.自动生成相关文章内容以上内容为最基本的一些例子我们首先来采集数据，然后按照每个词来查找对应的文章，来看每篇文章下面是是不是会有对应相关的内容。
　　2.1自动采集的思路自动采集一般的思路就是把文章按照词来进行分类，然后每一篇文章下有多少个相关词。下面再来看看文章里面的内容。每篇文章下面有这样几个相关字段。broadintention:文章下面的目标内容必须是相关词。negativeintention:一般是和词的理解无关的内容。每篇文章第一部分词，第二部分词，第三部分词，词一定是相关词。
　　如果你文章第一部分内容是理解上无关的，这里也可以是不相关的词（比如词性不同）。但是一般的文章第二到第三部分不会出现和理解无关的词。category:关键词划分intitle:标题对应的页码content:文章的总体内容title:标题内容或者标题标题，h1,h2,h3,h4,h5,h6,h8,h9,h10author:作者intitle:标题h1:文章名h2:文章标题h3:作者名（一般都有专门的作者标题）h4:作者名（作者最好有，这是来源内容）h5:作者名（作者最好是来源内容来源一致）h6:作者名（可以没有作者）title:标题intitle:标题words:不同词性对应的关键词xx（xx对应着一段话）最后看一下源码，json如下：intention={}sectionwordpath=json.parse(json.url(sectionwordpath))//对于word，文章,标题attributes.author{}words.text{}content{}xx{}href{}{}{}{}xx[subject].text{}{}{}}json.url(sectionwordpath).tojson({'json':{'author':{'title':'','words':[{'xx':'h1','h2':'h4','h5':'h6','h7':'h9','h8':'h10','h9':'title','xx':'{name:'xx'}'}'},'words':{'href':'{author:{xx}}'}},'title':'xxx'})}category{}tag{}content{}href=json.parse(json.url(sectionwordpath)).tojson({'json':{'category':'关键词','tag':'。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统网易新闻资讯客户端大数据挖掘)
　　关键词自动采集生成内容系统网易新闻资讯客户端大数据挖掘相关：地铁，太阳，帐篷等特殊场景新闻自动采集，比如网易新闻里的新闻，输入资料之后获取关键词，
　　要看看你的业务需求是怎么样子的，现在主流的四大通讯门户的信息采集服务，基本都已经提供sdk接口了，需要看你业务的复杂度。如果简单易上手而且量大，给你推荐一个自动发布产品--跨越方式，利用api可以快速实现。
　　我们公司也做信息服务的，信息服务业务场景比较多，但是个人认为信息产品关键在产品的扩展性要好，保证跟着时代发展！产品质量要过硬，
　　一个行业：一大堆，
　　房地产行业
　　你信息服务是什么，
　　具体的我就不说了，
　　不邀自来,本人做过全国地铁等上的信息录入软件,目前市场中可以说存在两大类产品:1.视觉抓取sdk,2.场景点查询系统api两大类产品分别有各自的优势和劣势,要根据自己的行业和产品的需求去考虑,至于哪个产品好,就要自己去评估了!
　　数据抓取，关键词采集，实时报表对接，接入分析报表以及后台关系库管理，实时对接路径，迁移检测，快速对接个人目前已经用过信息的商业saas产品，u-pal一类的，据我所知还未实现变现盈利，但通过技术手段实现业务扩展，通过互联网走向第三方，走向数据分析公司等，都还是有实际的应用场景的，最近结合了酒店信息化专业品牌，定制了信息系统的封装，虽然谈不上完美，但已经在开发过程中实践出了经验，找到了自己需要的场景，目前在尝试用来试试分析报表对接，公司的数据分析比较少，所以暂时着眼于运营和研发，希望还能继续加油~~。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(百度共享做SEO外链有用？外链建造办法？(组图))
　　1、解压并上传文件
　　解压baiduShare-master.zip，将static文件夹放在网站的根目录下。
　　2、修复后台添加的百度共享代码
　　然后从后台模板文件中添加的百度共享代码中删除
　　找上面的内容时，需要去掉中间的空格，为什么wordless里面多放空格，因为这是死链接，/捂脸。
　　3、检查百度共享码是否正常运行
　　现在你可以愉快的使用百度分享了。
　　三、 百度共享效应和SEO外链效应
　　1、介绍社交流量
　　方便用户快速分享，并会引入社交媒体流量。这就是共享代码可以带来的优势。
　　2、提高网页抓取速度
　　如果使用百度分享，会更快地被百度蜘蛛发现和抓取，进而达到快速录入的效果。但是，是否进入仍然取决于网页的内容和质量。
　　概念：可见百度在吸引百度蜘蛛方面有着自身的优势，这比浪费外链要强得多。因此，百度分享也是SEO外链的不错选择。
　　外部链接有用吗？如何建立外部链接？外链建设指南？参考之前的教程《构建外部链接的方法和指南》和《外部链接还有用吗？》》
　　3、显示网站分享金额
　　如果用户在百度上分享了该网页，则该网页已被用户分享的次数会显示在百度的搜索结果页面中，可以提高用户的好感度。更容易吸引用户的点击率。
　　概念：如果一个页面被多次分享，百度分享会影响百度的排名吗？个人认为会。百度分享计算数据，所以百度可以将这些计算数据作为百度排名的众多要素之一，但是和外链建设一样，需要自然分享，而不是百度的人工分享。不管你用多少，它都只有吸引蜘蛛的效果。如果为了吸引蜘蛛，分享几次可能就够了，不用花钱。
　　4、稳定可靠
　　之前小小方堂还用了一些其他的共享码，感觉不如百度。
　　5、多种按钮样式
　　款式多，可选性高，大家可以根据自己的喜好选择。
　　6、代码加载速度更快
　　更快的加载意味着网页打开速度更快，对用户更友好。
　　网站打开速度慢怎么办？参考之前的教程《网站打开速度慢的原因及解决方法_小小讲堂网》
　　7、免费数据计算
　　站长可以通过后台分析被分享的具体数据网站。
　　首先，要维持百度的竞价背景，必须充分把握行业、产品、市场、企业状况等基本问题，否则百度竞价的效果将大打折扣！百度竞价后台操作一定要注意以下几个因素： 1、否定关键词：这个很重要。稍不留神，上千资金就会白费。如果否定的不合适，就会影响投标。影响，
　　深圳高端
　　优采云采集器内容页面的重复发布
　　seo培训视频相关内容（二）
　　在互联网时代，我们都开始关注互联网的推广和推广。谁在搜索引擎首页排名就占优势。而我们国内75%以上的搜索流量资源来自百度。所以首页在百度频道上的排名是显而易见的。百度首页前五位为百度自家产品，价格高者获得后十位。它是基于自然排名，根据网站自身的优秀排名。不过随着网站的数量不断增加，鱼龙混杂。为了给我们一个优秀的网络环境，百度不时推出一些相关规则，专门打击网络作弊和欺诈。细心的站长会发现，百度自然的排名已经从一周一次调整到现在，一天大概三四次。今天小编就给大家讲讲百度SEO排名的一些基本规则。
　　网站 排名
　　一、网站 权限
　　前面我们说过网站的自然排名是基于百度搜索引擎的不断爬取和进入，这会导致你的网站排名不稳定，但是关于那些自己网站@ > 权重高，内容优秀网站的排名不太可能受到影响。那么搜索引擎如何判断网站的权限，会考虑网站域名、网页URL在线时间、用户点击次数、站点中心关键词索引。
　　百度会优先展示自己的产品，所以在自媒体引流后加上网站权重是一个不错的选择方法。权威的外链也可以增加你的网站的权重。这要看你能不能在那些权威的网站上做链接。
　　搜索引擎优化排名
　　二、 网站 的相关性
　　事实上，网站 相关性适用于所有搜索引擎渠道。用户必须有一定的搜索行为。如果你想得到某个答案，相关性越高，质量越高网站肯定会排名靠前。但是，如果你网站挂羊头卖狗肉，用户搜索词A，但你显示的内容B与A完全无关，这显然是欺诈，用户会立即退出你的 网站。例如，如果您想了解某款机器产品的功能，但在百度频道上搜索却显示其他无关信息，例如医美等内容，那么这显然是一种无意义的搜索行为。因此，相关性非常重要。
　　搜索引擎优化
　　三、网站 用户行为
　　如果你的网站在前两点都做得很好，那你怎么能更强大，让搜索引擎认为你的网站很优秀网站，那么它就行了。这是用户行为。如果你的网站每天都有大量的用户点击，而且跳出率很低，搜索引擎就会判断你的网站是大众喜爱的，可以满足用户的需求. ，能够满足用户需求的网站自然会受到搜索引擎的喜爱，所以才会有不错的排名。事实上，现在很多SEO黑帽都模仿用户的自然点击行为，增加网站流量，在短期内提升排名。
　　今天的分析到此为止。希望编辑的文章能帮到我们。如果您想了解更多，请继续关注我们！
　　北京百度SEO优化：提供优质有益的必备内容
　　百度算法不断修改，为用户提供最有用的信息。华清传媒编辑发现，面对互联网信息的飞速发展和创新，很多人提供必备内容变得越来越困难，而优质有益的必备内容可以说是其中之一。最好的。要想做好北京百度SEO优化，SEOer必须静下心来，练习SEO技术方法。
　　北京百度SEO优化：竞争对手客观分析
　　很多SEO人喜欢分析他们的对手是怎么做的，更多的时间是看他们的外链是怎么分布的。事实上，华清传媒的编辑认为SEOer的客户才是SEOer需要分析和讨论的。
　　北京百度SEO优化：提升外链建设的科学性
　　外链可以分为目录提交、好友链、软文实现，当然还有其他的，比如论坛签名、博客留言链接等。华清传媒小编认为做外链一定要实现数值统计、分析和汇总。在北京百度SEO优化中，对每个产品类型的资源进行统一记录，确定有用性，增加效果。
　　以上华清传媒小编为我们总结了如何优化北京百度SEO的内容。相信大家都有一定的了解和把握。如果想做好北京百度SEO优化，公司本身没有专业的人员组建团队，可以找专业的公司合作。华清传媒作为业内知名的网络营销公司，为客户提供最全面的服务，协助企业进行网络营销。原谅我用seo刷排名
　　网站关键词 优化排名
　　免费智能seo优化向导+1.2.0个相关内容（三）
　　众所周知，百度的输入排名算法非常复杂，经常会调整算法。百度排名由原来的每周调整一次，现在可能每天调整3-4次；竞价位的广告位除外。稳居前五，其他词条的排名经常出现变化。当然，被判断为有声望和高质量的内容总是被搜索引擎首先显示在搜索结果页面上。
　　首先我们简单分析一下网站的入场和排名权重的规则。网站的技术优化可以按照它的规则进行。
　　1、 录用时间缩短，从投稿到录用，从20个工作日左右缩短到5-10个工作日。更短的进入时间意味着可以更快地将新站点加入到排名赛队伍中，所以排名会更频繁地变化；
　　2、质量和内容导向，尤其是新站点，不必太关注外部连接的数量和质量。站长只需要做好网站内容的质量，并经常更新。质量包括网站自身代码的简洁性和优化程度，在内容上，原创可读性高的内容更容易被百度进入前列；
　　3、关于内部链接和内容的其他规则，因为JS（JavaScript）代码会减慢网站的打开速度，所以收录大量JS代码的网站将被给予降低权利；含有弹窗广告设置的网站和加入广告联盟（Advertising Alliance）的网站，百度将降低权限；友情链接不要太多，如果有粗俗不雅观的友情链接网站，同样降低权限。
　　结合规则，如果是针对网站的SEO技术优化，作为站长或者SEO主管，首先要做的就是实现网站的极致优化，提升网站运营能力。 网站。链和友情链接的设置要稳定，向下处理。关于网站的内容，我们应该尽量做到原创，吸引阅读和停留时间，降低用户的跳出率（快速打开和关闭称为反弹）。添加广告必须更加谨慎。毕竟广告会影响网站的用户体验。太多的广告页面会让网站的威信受到质疑。
　　单一的网站SEO现在面临着越来越激烈的竞争。总之，单个条目的显示相对较弱。如何在搜索引擎更关注业务的情况下铺设大量信息曝光 话题上，百度对于第三方新闻源和软文的进入有什么规定？
　　先展示下面两个例子
　　结合实例，评论一下百度对于新闻源和软文的入口规则；
　　1、百度加强了自家产品链接词的排名。重点增加了自有产品百科、贴吧、知乎、词典、体验、图书馆等相关内容页面的权重。现在百度这些产品的内容都排在第一。一页有表演，特别是百度百科和百度文库。
　　2、百度已经给合作伙伴很好的关键词排名，即小红书、知乎、搜狐新闻等合作伙伴的频道内容在百度搜索中会更受欢迎；
　　3、自媒体优质内容也会推荐，百度的自媒体产品百家号入口权重更高
　　此外，公司或门户网站网站的内容排名优先于个人网站的排名。这也是百度对网站和内容质量衡量的考虑。
　　不难看出，如果将第三方新闻源自媒体的内容用于品牌SEO营销，以下经验或许能提供一些必要的帮助
　　首先，渠道的选择很重要。百度发布内容需要选择威望高、入口权重高的渠道，结合百度官方渠道和高入口权重的第三方社区渠道和新闻媒体渠道等渠道共同投资，然后最大化曝光度。品牌信息；
　　其次，信息或新闻稿的数量必须达到一定的水平，才能在品牌关键词的蓝海中占据一定的数量。毕竟百度的爬虫算法经常更新。只要保证一定的数量，就会抓住拥有的概率。抓取展示的优势可以保证品牌信息的曝光度保持在可容忍的范围内
　　在新闻或者软文的创意层面，文章应该是时间敏感的，最好结合当下最热门的话题和事件，这也是俗话说的流行，创造产品和在此基础上的产品相关文章；内容原创要高，不用重复；文章 具有可读性，可以吸引用户点击阅读。排除观看量等硬核目标，百度会根据每个文章的点击率和跳出率来判断文章是否受到用户喜爱，是否为优质文章 @> 文章。如果一篇文章文章被用户点进来，发现是个垃圾文章，赶紧关掉。跳出率仍然很高。百度会主动计算和文章
　　最后，简单忽略的一件事是文章标题和内容中关键词的布局。大多数人都能注意到文章标题中关键词的传播，但文章的内容，关键词暴露了布局，却被简单地忽略了。整体来看，文章的内容要注意防止出现两个极端：关键词积累太多，或者关键词暴露太少。一般的专业经验认为文章关键词的呈现率在3%-8%比较合适。
　　SEO是一项长期的工作，与时俱进，与时俱进。只要不断钻研规则，习惯规则，就可以在搜索引擎信息的茫茫大海中占据有利的展示位置，为企业和品牌增加曝光率。威望和影响力。
　　百度的下拉框，相信我们大家都不陌生。百度作为中国最大的搜索引擎，拥有超过10亿的用户，在流量方面可以说是拥有充足的资源。所以大家都看中了这块肥肉，抓和分销百度的商城，做搜索引擎优化，做关键词排名，通过这种方式获取流量。
　　说到搜索，最有用的获取流量的方式之一就是通过百度的下拉框选择相关的关键词。当用户输入一个词或词时，搜索引擎会根据你输入的词关联输出关键词 与它相关且流量大。百度的下拉框最多提供10个关键词显示方向。用户在看到推荐词的时候向上看，这些词往往搜索量比较大，所以如果做关键词排名，肯定不会差。
　　那么百度下拉框和相关搜索在网站优化上的作用是什么？
　　1、自然广告位，展现最直观最有价值的效果
　　2、敏捷提升企业品牌和美誉度，展现企业实力
　　3、更有说服力，有助于提升客户信任度
　　4、获取更精准的流量，直达用户策略网站
　　5、提升竞争力，抢占竞争对手流量
　　通过百度的下拉框，可以快速提升公司的关键词排名，增加曝光度和展示量，为公司带来更多的流量。所以现在很多公司都在为网站做搜索引擎优化，通过关键词的排名获得了可观的流量。当然，这与百度下拉框和相关搜索有很大关系。从这里我们可以知道大多数用户的搜索习惯以及关键词用户想要查找的内容。准确了解用户的喜好后，再做关键词排名，对为企业带来流量，提升企业品牌很有帮助。因此，百度下拉框的价值是不可估量的。正确使用会提升网站的品牌影响力。
　　如今，公司使用网站作为搜索引擎优化的支持。为关键词进行排名网站获得流量后，我们所说的网站优化是指关键词排名，通过关键词的排名提升来增加曝光率，以及然后给网站带来更多流量。所以，如果你想做搜索引擎优化，建议我们先选择相关的关键词。是通过百度下拉框和相关搜索选择词的好方法。
　　SEO优化是一个漫长的过程。你必须忍受孤独，一步一步，不要用黑帽SEO方法盲目提高你的排名。
　　下面我们来看看白帽SEO常用的方法。个人认为主要包括前期准备、现场优化、非现场优化三个部分。
　　前期准备：
　　1、服务器选择
　　同时一定要选择快速稳定的国产服务器，最好使用独立的IP空间，以免因为其他网站问题被搜索引擎处理。
　　2、网站保存案例
　　域名必须由工信部备案，这样对搜索引擎的信任度会更高。
　　3、网站 目录设置搜索引擎蜘蛛爬取目录，方便查看爬行轨迹
　　4、 百度站长素材、搜狗站长素材、360站长素材都尽量加入，方便后期各种搜索引擎优化调整。背景非常强大。
　　5、进行安全扫描，例如360网站安全工具和知道创宇扫描。
　　网站优化：
　　1、官网规划，最好选择扁平结构，使用面包屑导航，方便蜘蛛的分层爬行。
　　使用2、robot.txt文件，主目录尽量被搜索引擎抓取。如果有网站地图，可以直接在这里设置。网站地图地址也可以在站长后台提交。
　　3、301永久重定向，聚集域名权重。
　　4、404 错误页面。
　　5、网站图标设置。
　　6、标题、关键词、描述设置、关键词布局密度分布等。
　　7、 站点代码优化、标签优化、冗余代码处理、js和css代码打包、nofollow、h标签应用等。
　　8、网站地图设置（网站地图、百度地图、谷歌XML地图）
　　9、URL设置，网站深度最好超过三级，URL尽量静态
　　10、 图片优化，图片尽量不要使用png，图片保持清晰，图片使用alt和title标签，增加搜索引擎爬取几率
　　11、文章内容很重要关键词内链设置
　　12、文章Content伪原创度最好超过60%，最好修改首尾再融入长尾关键词。
　　13、外链尽量使用target=\"_blank\"打开新页面，防止官网关闭导致客户流失
　　站外优化：
　　1、百度、搜狗、360、神马、谷歌、必应、有道等搜索引擎提交网站。
　　2、友情链接交换和第三方直职业网站入口请求
　　3、第三方媒体软文添加链接和锚文本（掌握外链的数量和频率）
　　4、百度找口碑商家提交、相应讨论、第三方知名专业信息讨论、留言等。
　　5、网站书签保存，第三方媒体百度共享
　　6、有条件可以考虑购买百度关键词指数
　　这是SEO搜索引擎优化的个人经验。虽然不完美，但如果你能在学习搜索引擎优化的道路上有所帮助，我也很高兴。如果喜欢我们的分享，可以点击订阅按钮阅读更多精彩文章。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(WP-AutoPost-Pro完美运行于WordPress各个版本，请放心使用)
　　目前所有版本的WordPress都运行完美，请放心使用。WP-AutoPost-Pro是一款优秀的WordPress文章采集器，是您操作站群，让网站自动更新内容的强大工具！如果你是新手，请查看采集教程：
　　应版权人要求，已取消下载链接。本文仅为推荐，请联系官方购买。
　　官网直接链接：此版本与官方功能无区别；
　　采集插件适用对象
　　1、新建wordpress网站内容比较少，希望尽快有更丰富的内容；
　　2、热点内容自动采集自动发布；
　　3、定时采集，手动采集发布或保存到草稿；
　　4、css样式规则可以更精确的采集需要的内容。
　　5、伪原创进行翻译和代理IP采集，保存cookie记录；
　　6、您可以采集内容自定义栏目
　　
　　WP-AutoBlog是新开发的插件（原WP-AutoPost不再更新维护），全面支持PHP7.3更快更稳定
　　全新架构和设计，采集设置更全面灵活；支持多级文章列表，多级文章内容采集
　　新增支持谷歌神经网络翻译、有道神经网络翻译，轻松获取优质原创文章
　　全面支持市场上所有主流的对象存储服务，如七牛云、阿里云OSS等。
　　采集微信公众号、头条号等自媒体内容，因为百度没有收录公众号、头条文章等内容，你可以轻松获取优质” 原创 "文章，增加百度收录的数量和网站的权重
　　采集网站的任何内容，采集的信息一目了然
　　通过简单的设置，可以采集来自任何网站内容，并且可以设置多个采集任务同时运行，可以设置任务自动运行或手动运行，并且主任务列表显示每个采集任务的状态：上次测试的时间采集，下次测试的预计时间采集，最新的采集< @文章，更新了采集 文章数据等信息，方便查看和管理。
　　文章管理函数方便查询、查找和删除。采集文章，改进后的算法从根本上杜绝了重复采集相同文章，日志函数记录< @采集 @采集 过程中出现异常和抓取错误，方便检查和设置错误进行修复。
　　
　　
　　任务开启后会自动更新采集，无需人工干预
　　任务开启后，查看是否有新的文章定期更新，查看文章是否重复，导入更新文章。所有这些操作都是自动完成的，无需人工干预。
　　采集的更新触发方式有两种，一种是在页面中添加代码，由用户访问采集更新触发（后台异步，不影响用户体验，也不会不会影响网站的效率），另外可以使用Cron定时任务定时触发更新任务采集
　　方向采集，支持通配符匹配，或者CSS选择器精确采集任何内容，支持采集多级文章列表，支持采集正文分页内容，支持采集多级正文内容
　　
　　定位 采集 只需要提供 文章 列表 URL 即可智能 采集 来自任何 网站 或列内容。
　　不仅支持对采集网页内容的“通配符匹配”，还完美支持各种CSS选择器。只需填写一个简单的 CSS 选择器，如 #title h1 即可准确地 采集 网络上的任何内容。（如何设置 CSS 选择器）
　　支持设置关键词，如果标题收录关键词，则只允许采集（或过滤掉采集不允许）。
　　支持设置多个匹配规则采集网页不同内容，甚至支持采集任意内容添加到“WordPress自定义栏目”中，方便扩展。
　　
　　
　　基本设置功能齐全，完美支持Wordpress的各种功能。可自动设置分类目录、标签、摘要、特色图片、自定义栏目等；还可以采集target网站的分类目录、标签等信息，然后自动生成并添加相应的分类目录、标签等信息
　　每个采集任务可以选择发布到的类别目录、发布作者、发布状态、查看和更新​​时间间隔、采集目标网站字符集、选择是否下载图片或附件。
　　支持自定义文章类型、自定义文章分类、文章表单。
　　完美支持WordPress的各种功能，自动添加标签，自动生成摘要，自动设置特色图片，支持自定义栏目等。
　　采集微信公众号、头条号等自媒体内容，因为百度没有收录公众号、头条号文章等，轻松获取优质内容“原创”文章，增加百度收录的数量和网站的权重
　　支持采集微信公众号（订阅号）文章，无需复杂配置，只需填写“公众号”和“微信ID”即可启动采集。
　　支持采集今日头条文章，无需复杂配置
　　
　　
　　
　　支持谷歌神经网络翻译、有道神经网络翻译、百度翻译，将文章翻译成其他语言，轻松搞定原创文章
　　支持谷歌神经网络翻译，翻译质量得到显着提升，接近人工翻译效果。文章的标题和内容翻译成其他语言，支持多语言互译。原创文章。使用谷歌翻译API不需要翻墙，翻墙获取API相关的设置信息，设置好后就可以正常使用了，不用去以后调用API翻译的时候翻墙。
<p>支持有道神经网络翻译，接近人工翻译效果，有道翻译更懂中文，采集英文文章翻译成中文文章，轻松搞定原创 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(批量采集指定关键词网址的神器是什么？如何解决？)
　　关键词URL采集器 是一个神器，可以帮助用户和朋友批量指定关键词 URL。如果你觉得在指定的关键词 URLs集合中遇到了很多麻烦，继续使用这个完全免费的关键词URL采集器，输入指定的关键词即可获得一把钥匙采集。.
　　相关软件软件大小版本说明下载地址
　　关键词URL采集器 是一个神器，可以帮助用户和朋友批量指定关键词 URL。如果你觉得在指定的关键词 URLs集合中遇到了很多麻烦，继续使用这个完全免费的关键词URL采集器，输入指定的关键词即可获得一把钥匙采集。
　　
　　基本介绍
　　输入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息，支持百度、搜狗、谷歌、必应、雅虎、360等。每个关键词600到800，采集示例，关键词可以带搜索引擎参数，就像在网页中输入关键词搜索一样，比如百度中的搜索结果网址必须收录bbs的关键词 ，然后输入“关键词 inurl:bbs”。
　　参考资料
　　#URL#：采集的原创URL
　　#Title#：URL对应的页面标题
　　#Domain#：原创URL的域名部分，如“”中的“”
　　#顶级域名#：取原网址的顶级域名部分，如“”中的“”
　　#Description#：页面标题下方的一段描述性文字
　　常见问题
　　1.为什么一段时间后不能采集采集？
　　可能是采集受搜索引擎限制较多，重启软件继续采集，如果不改，只能在搜索引擎解封后继续采集。百度的屏蔽时间通常是半小时到几个小时。
　　但是，即使验证码被屏蔽，软件也会弹出手动输入的验证码（百度、谷歌）
　　2.不同批次的关键词采集 为什么有些重复的网址？
　　尤其是只引用#domain#或#top-level domain#后，这种部分URL重复的情况更为常见。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会采集到网站的不同内页，当域名引用，同一个网站的不同内页的域名结果自然是一样的。
　　另外，软件中的自动去重是针对这个采集的结果在内部进行的。采集 之前的结果不在此重复数据删除的范围内。如果两个采集的结果中有重复的URL，可以合并在一起，用软件去重（优采云·text deduplication scrambler）。
　　3.为什么采集返回的URL主题与关键词不匹配？
　　这是因为在引用#domain# 或#top-level domain# 后，取的是域名部分。域名打开网站的首页，采集的原网址可能不是首页，而是网站文章的文章内页，内页收录关键词的主题，所以可以通过搜索引擎收录和软件采集获取。但是获取域名后，您打开的域名首页可能不收录关键词。
　　为了比较采集是否正确，可以在保存模板中输入：，另存为htm文件，采集后可以打开文件查看比较。
　　更新日志
　　1. 转型支持OEM代理
　　2.添加必应和雅虎采集；多重变化
　　3. 将 Bing、Yahoo、Google 更改为 https 请求，以避免 采集 在某些情况下失败。
　　4.添加百度新闻采集。
　　5.一些更新。
　　6. 添加了 关键词 分割线选项。
　　7.修复百度最新修改无法采集的问题。
　　8.修复Bing修改采集失效问题；修复部分电脑无法使用xmlhttps的问题（涉及谷歌、必应、雅虎）。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统前端采集：微信内容页面采集)
　　关键词自动采集生成内容系统前端采集：微信内容页面采集浏览器内外部链接过滤，防止登录之后大量的友链数据采集：例如我们输入标题就能定位我们想要的长尾内容生成长尾内容：如公众号发送文章链接自动生成文章标题，每篇文章从标题我们可以提取文章相关的内容信息，生成的文章标题和长尾内容还是一个关键词自动采集生成内容系统前端采集：点击标题定位到中间的内容页面，是否自动获取文章相关信息生成长尾内容：如公众号发送文章链接自动生成文章标题，每篇文章从标题我们可以提取文章相关的内容信息，生成的文章标题和长尾内容还是一个关键词采集：我们从很多博客上抓取的信息我们可以在googlescholar上查到是否有更多更全的信息生成长尾内容：如我们从很多博客上抓取的信息我们可以在googlescholar上查到是否有更多更全的信息长尾内容和网站类型：网站是否有长尾内容是否一个网站我们可以抓取到很多关键字和网站类型是否一个网站我们可以抓取到很多关键字的文章或帖子，每篇文章从关键字可以提取到文章相关的内容推荐信息集合：每篇文章我们可以提取到很多关键字和网站类型是否一个网站我们可以抓取到很多关键字的文章或帖子，每篇文章从关键字可以提取到网站相关的内容信息集合。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统数据代码参考实验室/海狸)
　　关键词自动采集生成内容系统数据爬虫代码参考实验室/海狸(haikeyu).前言如果你的项目包含了复杂的关键词匹配算法，在爬虫任务方面，对于最终的结果要求是巨大的。比如说一篇多篇连续统计分布关键词的新闻，如果将爬虫的工作分成单篇爬虫的话，这将会耗费巨大的资源。所以必须要设计出一套成熟的爬虫系统，具有较高的适应性。
　　实验室根据用户的需求，制定了关键词自动匹配技术。那么什么是关键词自动匹配呢？当用户根据要求搜索的内容，去获取相关的信息的时候，然后对这些内容就可以自动进行相关匹配并给予相应的推荐。那么什么是关键词自动匹配技术呢？比如说你将要找一个文章下面的文章列表，你很可能会希望某篇文章在没有匹配上的时候，能出现在下一个文章的列表中。
　　那么如何让用户只依靠关键词就可以在某些不重要的内容下进行关键词自动匹配的操作呢？比如说文章的标题是，但是这些标题都不重要。举个例子来说，有些项目需要每日爬取多个网站，可能就要将爬取的每个网站都爬取，那么可能就需要一个爬虫去爬取所有的网站，并且要去返回所有网站的内容，那么就需要一个关键词匹配方案了。本文需要的数据如下：网站列表用户进行自动匹配，自动自己进行关键词的搜索获取自动化搜索内容在有限时间内将爬取的内容发送给爬虫我们希望自动化的爬取类似的内容。
　　自动化爬取的内容有很多，但是从技术的角度来讲需要有两个对象。首先是爬虫对象，需要采集多个不同的网站，并且都返回内容给爬虫。那么爬虫对象需要进行一些简单的处理。比如自动获取各个网站的信息，获取不同网站的链接等等。然后是文章对象，需要将爬取的文章标题进行自动匹配。爬虫需要分别从不同的网站返回信息，而且要从网站返回数据的内容是相关的，比如说网站返回文章标题为李三尺，那么爬虫获取内容为李三尺的文章，则网站返回的文章就是李三尺的文章。
　　这样的话，自动化爬取的类似内容就没有问题了。由于爬虫要进行爬取信息分别从不同的网站返回，那么爬虫工作也需要采集多个网站，并且需要将多个网站的内容处理成不同的格式，比如说网站内容的名称可能会被存入不同的一个文件中，导致爬取的结果内容不一致。所以需要处理一下网站的格式问题。那么这样的话，如果我们从项目的整体规划上来看，并不需要处理这么多的处理器，而且需要针对的网站也不重要，于是可以考虑从提取“信息”这个维度来考虑。
　　有了这样的想法，那么我们就需要获取x个关键词，计算x/x=0，根据这个位移来进行每个爬虫的自动检测；如果没有判断到用户最需要的，那。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(深度定制的小说站，全自动采集各大小说站介绍)
　　深度定制的小说站点，全自动采集各类站点，可自动生成首页、分类、目录、排名、站点地图页、全站拼音目录、伪静态章节页等静态html，并自动生成小说txt文件，自动生成zip压缩包。这个源码功能非常强大！带来一个非常漂亮的手机页面！带采集规则+自动适配！超级强大，采集的所有规则都可以使用，并且全自动采集和存储，非常好用，特别适合优采云维护！对于一个新颖的网站来说，一个好的程序没什么好说的。
　　其他特性：
　　（1)首页、分类、目录、排名、站点地图页（分类页、小说封面、作者页，如果html文件不存在或超过设定时间未更新，则自动生成静态html）自动更新一次，如果有采集，当采集时会自动更新小说封面和对应的分类页面），直接通过PHP调用html文件，而不是在root中生成目录，访问速度与纯静态无异，在保证源文件管理方便的同时，可以降低服务器压力，还可以方便访问统计，增加搜索引擎识别度。
　　（2)全站拼音编目，章节页伪静态。
　　（3)小说txt文件自动生成，也可以后台重新生成txt文件。
　　（4)自动生成小说关键词和关键词自动内链。
　　（5)自动伪原创单词替换（采集时替换）。
　　（6)新增小说总点击量、月点击量、周点击量、总推荐量、月度推荐量、周推荐统计、作者推荐统计等功能。
　　（7)配合CNZZ的统计插件，方便实现小说下载量和藏书量的详细统计。
　　（8)本程序的自动采集不是市面上常见的优采云、广管、采集等，而是原有的采集功能DEDE基于采集模块二次开发，可有效保证章节内容的完整性，避免章节重复、章节内容无内容、章节乱码等；采集可达25~每天 24 小时 30 万个章节。
　　安装注意事项：
　　1、上传到网站的根目录
　　2、使用phpMyadmin导入数据库文件xiaoshuo.sql
　　3、修改数据库链接文件/data/common.inc.php
　　（切记不要用记事本修改，否则可能会出现验证码无法显示的问题，建议使用记事本++）
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　　关键词自动采集生成内容系统(深度定制的小说站无话可说的好源码介绍(组图))
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　　关键词自动采集生成内容系统(
本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种聊天机器人回复自动生成方法及系统)
　　
　　本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种聊天机器人自动生成回复的方法及系统。
　　背景技术：
　　开放领域的人机对话技术需要根据用户输入和输出做出符合当前对话场景和上下文的响应。目前为机器人生成自动响应的方式有很多种，大致可以分为以下两类：
　　（1)基于检索的响应生成方法：问答对存储在数据库中。对于新输入的用户请求，查询数据库中问答对中“输入s”与新输入的相似度输入句子，并选择相似度最高的“输入s”对应的“输出r”作为机器人对用户输入的响应。数据库中的问答对数量有限，难以覆盖所有应用场景。
　　（2)Generation-based method：使用机器学习方法，根据用户输入生成响应。现有技术主要使用基于统计的机器翻译系统或端到端的神经网络系统来实现对话生成（自然语言生成）），具体方法是通过优化最大似然估计（mle）目标函数来预测对话过程中输入句子s的回复句子r。该技术的缺点是模型训练过程中使用的最大浮雕估计目标函数过于简单，无法完全捕捉定义理想对话的所有关键点，导致生成的对话过于生硬、重复和一般，并且对上述内容缺乏深入了解。换句话说，
　　综上所述，现有的人机对话技术无法自动生成连贯的回复语句，无法应用于开放领域。目前，迫切需要一种可以应用于开放领域，能够进行连贯对话的聊天机器人。
　　技术实现要素：
　　本发明针对现有技术存在的缺陷，提供一种聊天机器人回复自动生成方法及系统，使机器人自动生成的对话更接近真实的人与人对话，可应用于开放的领域。
　　在第一方面，本发明提供了一种自动生成聊天机器人回复的方法，包括：
　　提取用户输入的句子中的关键词，以关键词为索引，在先验知识库中找到对应的问答对；
　　如果找到对应的问答对，则将问答对中的回复语句作为回复语句输出；
　　如果没有找到对应的问答对，则将用户输入的句子输入到答案生成模块中，得到回复句子输出。
　　优选地，该方法还包括：如果未找到对应的问答对，则获取用户的下一次输入，根据用户的下一次输入判断本轮对话输出的回复句是否正确，对答案生成进行修正模块根据判断结果。
　　优选地，答案生成模块的训练方法包括：
　　对获取的真实对话数据进行句子，以问答对的形式对真实问答对{s,r}进行采样，其中s为输入语句，r为输入语句的真实响应；
　　将真实的问答对{s,r}分为训练集和测试集两部分；
　　通过训练集建立初始答案生成模块；
　　答案生成模块通过测试集更新。
　　优选地，通过训练集建立初始答案生成模块包括：
　　对训练集中真实的问答对{si, ri}进行分割并识别其中的实体，对识别出的实体用词性进行标记，得到每个{对应的问答实体对{,} si, ri}在训练样本中，其中，Sij为si中的实体，rit为ri中的实体，j=1, 2,...,n, i=1, 2,...,m;
　　分别对 sij 和 rit 进行参考解析和消歧；
　　统计条件概率p(rit|sij)和联合概率；
　　计算sij和rit的词向量；
　　获取初始答案生成模块。
　　优选地，所述通过所述测试集更新所述答案生成模块包括：
　　获取测试集中真实的问答对{s', r'}；
　　将输入句子s'输入到答案生成模块，得到机器回复r'，形成机器答案对{s', r'}；
　　将机器答案{s',r'}输入回复判断模块，计算{s',r'}的置信度；
　　根据{s', r'}的置信度更新答案生成模块。
　　优选地，生成模块的训练过程还包括：
　　将真实问题答案对{s', r'}标记为正训练样本，将机器答案对{s', r'}标记为负训练样本；
　　将标记后的{s', r'}和{s', r'}作为训练样本，使用聚类算法训练回复判断。
　　优选地，所述根据{s，r}的置信度更新答案生成模块包括：
　　根据{s',r'}的置信度，调整对应的条件概率p(rit|sij)和联合概率来更新答案生成模块。
　　在第二方面，本发明提供了一种聊天机器人回复自动生成系统，包括：
　　先验知识搜索单元，用于在用户输入的句子中提取关键词，以关键词为索引，在先验知识库中找到对应的问答对；
　　第一回复单元，用于如果找到对应的问答对，则将问答对中的回复语句作为回复语句输出；
　　第二回复单元用于在未找到对应的问答对的情况下，将用户输入的语句输入到答案生成模块中，得到回复语句输出。
　　优选地，还包括负反馈单元，用于在未找到对应的问答对的情况下获取用户的下一个输入，根据用户的下一个输入判断本轮对话输出的回复语句是否正确，并根据到判断结果Answer生成模块。
　　第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当该程序由处理器执行时，实现了第一方面中任一项所述的方法。
　　本实施例提供的聊天机器人回复自动生成方法及系统结合先验知识对生成的回复语句进行后验判断，通过将回复语句与相关先验知识进行比较来调整不符合要求的回复语句。提高回复语句的输出质量。与现有的基于端到端神经网络的系统或基于短语的统计机器翻译系统相比，本实施例的方法生成的对话将更接近真实的人与人对话，即对话逻辑上更连贯一致且有意义。
　　图纸说明
　　无花果。附图说明图1为本发明实施例提供的聊天机器人自动生成回复的方法流程图；
　　图2为本发明实施例提供的答案生成模块的训练过程示意图；
　　图3为本发明实施例提供的聊天机器人回复自动生成系统的结构框图。
　　详细方法
　　下面结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细说明。以下实施例只是为了更清楚地说明本发明的技术方案，仅作为举例，不能用于限制本发明的保护范围。
　　需要说明的是，除非另有说明，本申请中所使用的技术术语或科学术语应具有本发明所属领域的技术人员所理解的通常含义。
　　如图1所示，本实施例提供了一种聊天机器人自动生成回复的方法，包括：
　　步骤s1，提取用户输入的句子中的关键词，以关键词为索引，在先验知识库中搜索对应的问答对。
　　其中，先验知识库由采集真实问答对{s, r}组成，其中s为问句，r为回复句，即与问题句 s 对应的答案。
　　在步骤s2中，如果找到对应的问答对，则将问答对中的回复语句作为回复语句输出。
　　其中，判断用户输入的句子与先验知识库中问答对中的问题句s的语义相似度，得到相似度高的问答对中的回答句作为回复机器人输出的句子。
　　在步骤s3中，如果没有找到对应的问答对，则将用户输入的句子输入到答案生成模块中，得到回复句子输出。
　　其中，答案生成模块是基于大量的人机交互真实语料库训练得到的，具体的训练方法在本实施例后续内容中详述，在此不再赘述。
　　本实施例提供的聊天机器人自动生成回复的方法，首先结合先验知识库，找到合适的回复语句。由于先验知识库中的问答对都来自于人与人交互过程中的真实句子，机器人通过该方法输出的回复完全符合人类的自然语言；当无法通过先验知识库获得回复语句时，利用训练得到的答案生成模块生成符合人类自然语言规律的回复，提高回复语句的输出质量。与现有的端到端神经网络系统或基于短语的统计机器翻译系统相比，
　　本实施例的方法还包括步骤s4。如果没有找到对应的问答对，则获取用户的下一个输入，判断用户的下一个输入本轮对话输出的回复句是否正确，根据判断结果更正答案 生成模块.
　　步骤s4构成负反馈模型。在使用答案生成模块的过程中，根据用户对机器人的回复做出的回答，判断答案生成模块生成的回复语句是否正确。当回复不正确时，用户会输入“你说错了”、“你说了什么”等句子对本轮回复进行评论。此时可以判断答案生成模块生成的回复语句有误，会实时调整答案。生成模块不断提高答案生成模块生成的回复语句的质量。
　　在机器人与用户之间的问答过程中，由于人类语音的随机性，相同的意思会以不同的方式表达。例如，在询问机器人的年龄时，它可能会问“你多大了”或“你多大了”。它使用句子相似性在先验知识库中寻找答案。因此，可能会发现两种不同的响应，例如“17 岁”、“高 50 厘米和宽 30 厘米”。这时候就需要保证回复信息的一致性，尤其是机器人的一些固定常识和固定属性。因此，本实施例的方法还包括对先验知识库的如下处理：预设一些固定问题，为这些固定问题列举出多个问题方法，并仅将唯一答案设置为多个问题方法的输出回复。陈述。
　　由于机器人利用句子相似度在先验知识库中寻找答案，相似度的判断是通过分析句子中单词出现的概率来判断的，所以一般选择概率最高的句子进行输出. 但是，先验知识库中的某些词是大量重复的，这会大大增加干扰项，例如“你”、“我”、“他”等代词，以及“嗯”等情态辅助词”和“啊”等噪音词。为了解决上述问题，本实施例的方法还包括在先验知识库中搜索对应的问答对时，忽略噪声词，即，
　　在上述任一方法实施例的基础上，为了提高响应生成模块生成响应语句的准确率，本实施例通过获取大量真实对话数据获得真实问答对{s，r}，其中s为输入句（问题），r为输入句的真实回复（问题对应的答案），以上真实语料分为两部分，一部分真实问答对{s,r}形成训练集，用于初始答案生成模块建立，另一部分真实问答对{s,r}形成测试集，用于优化答案生成模块的更新。答案生成模块通过这些对话材料进行训练和更新。
　　图2为本发明实施例提供的答案生成模块的训练过程示意图。本实施例基于上述预处理后的真实语料库，采用以下方法对答案生成模块进行训练和更新：
　　方法一：基于概率统计训练和更新答案生成模块。
　　首先建立初始答案生成模块，在训练集中分割{s,r}得到sij和rit，然后参考resolving和disambiguation，计算条件概率p(rit|sij)和联合条件概率；计算sij和rit的词向量；获取初始答案生成模块。具体包括以下步骤：
　　在步骤s501中，对训练集中的真实对话数据进行分割，以问答对的形式对真实问答对{si,ri}进行采样，其中i代表真实问答对的第i对。
　　其中，真实问答对是人与人之间真实对话中的n个对话句对，分别表示为{s1,r1},{s2,r2},{s3,r3},...,{sn, rn} , 其中句子 ri 是对话中句子 si 的回复。
　　步骤s502：识别真实问答对{si,ri}中的实体，并对识别出的实体进行词性标注，得到每个{si,ri}对应的问答实体对{,} } 在训练样本中，其中 sij 是 si 中的实体，rit 是 ri 中的实体，j=1, 2,...,n, i=1, 2,...,m。
　　在步骤s503中，分别对sij和rit进行参照解析和消歧。
　　在步骤s504中，统计条件概率p(rit|sij)和联合概率。
　　在步骤s505中，计算sij和rit的词向量。
　　通过步骤s501-s505得到初始答案生成模块。
　　根据从真实对话数据中得到的真实问答对{s,r}，形成先验知识库。
　　然后对初始答案生成模块进行不断的训练和优化，具体包括以下步骤：
　　在步骤s601中，得到测试集中真实的问答对{s',r'}。
　　在步骤s602中，将输入语句s'输入到答案生成模块，得到机器回复r'，形成机器答案对{s'，r'}。
　　其中，步骤s602的优选实施方式包括：
　　步骤s201：识别输入句子s'中的实体。
　　在步骤s202中，将所有识别出的实体与预先构建的问答实体对{，}中的实体sij进行实体链接。所谓实体链接是指在问答实体对中寻找与输入句子s'中的实体相关性较大的实体sij。
　　在步骤s203中，根据实体链接的结果得到统计条件概率。其中，得到的条件概率为步骤s202中链接的实体sij对应的条件概率p(rit|sij)，即在实体sij收录在回复语句中的前提下，rit出现在回复语句中的概率。输入句子s'。
　　步骤s204，根据条件概率，从问答实体对中的rit中采样，得到构成机器回复r的实体。条件概率越高，响应中出现 rit 的概率就越高。
　　在步骤s205中，根据获取的构成机器回复r'的实体，生成机器回复r'。
　　其中，步骤s205是根据人类自然语言添加适当的连接词等，由回复r'中收录的实体组成流畅的回复语句。
　　在步骤s603中，将机器回答对{s'，r'}输入到回答判断模块，计算{s'，r'}的置信度。
　　其中，回复判断模块用于判断输入的对话句对是由自然人机交互生成还是由答案生成模块生成。本质上，回复判断模块是一个二元分类器，这个分类器的输入是一个对话句对{s, r}，输出标签表示这个对话句对{s, r}是否来自真人对- 人对话或来自答案生成模块。回复判断模块的思路是：先用分层编码器对拼接后的s和r进行编码，然后将编码转换成二进制的softmax函数为{s, r}即概率p+{s, r 来自真实对话}，以及来自答案生成模块的概率 p-{s,r}，输入响应判断模块根据概率值对答案打上真/假标签，根据计算出的概率生成{s,r}的置信度。信心相当于一个分数。置信度是概率归一化的结果。分数越高，真实问答对为真的概率就越高。
　　在步骤s604中，根据{s'，r'}的置信度更新答案生成模块。
　　其中，根据{s', r'}的置信度更新答案生成模块的具体方法包括：根据{s', r'}的置信度调整对应的条件概率p(rit|sij)和联合条件概率， r} 更新答案生成模块。
　　方法二：基于机器学习训练和更新答案生成模块。
　　首先设置初始答案生成模块，将训练集中真实的问答对{s, r}输入到rnn或lstm中，得到每个句子和每对的句子向量表示和问答对向量表示的问答对，使用 rnn 或 lstm 等算法学习得到初始答案生成模块。
　　然后，在测试集中得到真实的问答对{s', r'}，将输入的句子s'表示成句向量后，进入答案生成模块得到机器回复r'，输入r '进入判断模块，并把r的值放入'判断结果和置信度作为反馈信息来调整和更新答案生成模块。
　　优选地，在本实施例中，响应判断模块将句对{s,r}的概率p+{s,r}来自真实对话作为奖励分数反馈给答案生成模块，响应生成模块由这种强化学习算法处理。训练，训练的目标是最大化生成的句子对的奖励分数的期望值。
　　根据得到的真实对话数据，得到大量真实答案对作为训练样本，不断重复步骤s601-s604，利用这些训练样本不断更新答案生成模块，使得机器响应r机器输出的语言越来越接近人类的自然语言。在训练过程中，答案生成模块通过回复判断模块不断优化，使答案生成模块对给定输入语句的响应尽可能接近人与人之间的自然对话，从而使回复语句输出由答案生成模块无法由响应判断模块回答判断是来自真实对话还是来自答案生成模块。
　　在训练生成模块的过程中，也会同时训练响应判断模块，具体包括：将真实问答对{s,r}标记为正训练样本，机器答案对{ s, r} 作为负训练样本；使用带标签的{s, r}和{s, r}作为训练样本，使用聚类算法训练回复判断模块。使用训练训练样本训练响应判断模块有助于提高响应判断模块的判断准确率，从而获得更严格、真实的判断标准来监督答案生成模块的输出。
　　上述答案生成模块的训练方法在生成对抗网络中引入了强化学习机制，并改进了强化学习中使用的目标函数，使得生成网络生成的对话能够以更大的概率欺骗判别网络（即生成对话更接近真实对话），从而提高生成对话的质量和拟人化程度，解决传统端到端神经网络系统或基于统计的机器翻译系统生成的对话质量不理想的问题.
　　基于方法一训练得到的答案生成模块，步骤s1的具体实现包括：
　　步骤 s101：识别输入句子 s 中的实体。
　　步骤s102：将所有识别出的实体与预先构建的问答实体对{，}中的实体sij进行实体链接。
　　步骤s103，根据实体链接结果获取统计条件概率。
　　步骤s104，根据条件概率，从问答实体对中的rit中采样，得到构成机器回复r的实体。
　　在步骤s105中，根据获取的构成机器回复r的实体生成机器回复r。
　　对于使用方法2训练的答案生成模块，步骤s1的具体实现包括：将输入的句子s用句子向量表示后，输入答案生成模块，得到机器回复r。
　　如图所示。参见图3，基于与上述聊天机器人回复自动生成方法相同的发明构思，本实施例提供了一种聊天机器人回复自动生成系统，包括：
　　先验知识搜索单元，用于在用户输入的句子中提取关键词，以关键词为索引，在先验知识库中找到对应的问答对；
　　第一回复单元，用于如果找到对应的问答对，则将问答对中的回复语句作为回复语句输出；
　　第二回复单元用于在未找到对应的问答对的情况下，将用户输入的语句输入到答案生成模块中，得到回复语句输出。
　　本实施例的系统还包括负反馈单元，用于在没有找到对应的问答对的情况下，获取用户的下一次输入，并根据本轮对话输出的回复语句是否正确进行判断。用户的下一个输入。结果更正答案生成模块。
　　其中，问答对、先验知识库、答案生成模块的构建方法与上述方法实施例中的构建方法相同，在此不再赘述。
　　本实施例提供的系统与上述方法属于同一发明构思，具有相同的有益效果，在此不再赘述。
　　基于与上述方法相同的发明构思，本实施例提供了一种存储计算机程序的计算机可读存储介质，当该程序由处理器执行时，可以实现上述任一方法实施例中描述的方法.
　　最后需要说明的是，上述实施例仅用于说明本发明的技术方案，并不用于限制本发明；虽然已经结合上述实施例对本发明进行了详细说明，但是本领域普通技术人员应当理解：上述实施例中记载的技术方案仍然可以修改，或者部分或全部技术特征等效替换；这些修改或替换并不使相应技术方案的实质背离本发明实施例的技术方案。范围，均应收录在本发明的权利要求和说明书的范围内。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(1.如何挖掘关键词?2.如何选择关键词?(图))
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　　4、程序间隔时间从系统设置窗口移到配方程序窗口，每个程序可以单独设置间隔时间。
　　优采云采集器设备更新日志
　　1.把bug扫到底
　　2.有史以来最稳定的版本
　　优采云采集器设备评论
　　支持引用其他数据项、随机字符串等预设内容。
　　详细信息 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(网站栏标题栏标题名称_列标题_网站名称详细页面)
　　网站关键词页面标题优化优化 总而言之，说了这么多。总之，在优化标题时，我们必须首先考虑用户体验。浏览网页时，要时刻注意别人的网页标题是如何优化的，有哪些值得学习的地方，有哪些需要改正的地方。随着时间的推移，我相信我会写出优秀的作品。
　　标题优化在搜索引擎优化中扮演着重要的角色。从用户体验和搜索引擎排名效果来看，Title是页面优化最重要的因素。笔者总结了优化标题时应注意的六个方面：
　　标题在页面html源代码中的位置
　　请注意这里提到的位置。不是标题在页面显示效果中的位置，而是标题在浏览器显示效果中标题栏的位置。
　　有些人习惯了网页的html源代码。在标签之后，写下页面的代码标签。从搜索引擎的抓取习惯来看，我个人建议在tag后面写titl标签，如下图：
　　用网站排名优化提升企业网站做关键词优化排名-武汉景天世纪专业的百度优化排名服务。
　　不要在里面插入javascript代码，因为你很害怕在里面写很多东西。这样在检索页面标题时很难找到蜘蛛
　　所有页面的标题内容不能重复或相似
　　在整个网站中。
　　这是搜索引擎优化中的大忌，在一些中小企业和学校的网站中最为常见。这样，用户和蜘蛛无法通过标题看到页面的大致内容，因此用户体验不好，搜索引擎也不喜欢。
　　您可以自定义每个页面标题的内容。但是对于较大的网站来说，工作量比较大，所以现在大多是音序器。在对系统进行编程时，他们需要考虑关键词。产品名称、产品类别和网站名称自动生成并命名如下：小网站。
　　网站列标题栏标题名称_网站名称
　　详情页title page title content_column title_网站name
　　标题内容要紧跟页面的主要内容
　　七八年前，搜索引擎优化的初级阶段。很多站长会在页面的标题内容中添加一些流行的关键词来带来流量，而这些流行的关键词与页面无关。凭借搜索引擎的智能，他们慢慢开始惩罚这种做法
　　4.掌握标题字数
　　titl的title内容没有字数限制，但是很多网站管理员工具提示我有80多个汉字，技术上是seo。不知道有什么依据。
　　本文章首发于景天世纪官方网站。欢迎转载！
　　整个标题很长。我曾经用一个页面测试过它。它们是由一些很特别的很长的关键词组成。被搜索引擎收录后，他们会搜索关键词在长标题的前中后。如果找到关键字，搜索结果列表中会显示相应的部分，其他关键字将替换为“。
　　百度和谷歌只能显示30个汉字。所以同时。个人根据页面的内容，标题可以写的更长一些，有利于长尾关键词的增加。当然，最好保证前30个词是一个完整的句子，否则如果被“”截断，用户体验会更差，用户也不会很喜欢点击
　　标题内容要简洁、流畅，不要堆砌
　　还要保证标题简洁流畅，页面主题关键词体现在标题之外。同时尽量把你的关键词放在标题前面。
　　展示页面主要从用户搜索某个关键词时的用户体验出发。因为用户很久没有看你的标题，放弃点击进入，流量就流失了。这个百度排名优化没用。
　　如果您的页面排在第一页的前五名，您应该知道用户的眼睛只在标题上停留 2 秒钟。让用户在2秒内了解你标题的大致含义，然后决定是否进入页面查看更多内容。
　　标题内容要吸引人
　　每个人都应该听说过“头条党”这个词。主要用于描述一个文章或者一个帖子，经常访问论坛的朋友。标题很吸引人，很想点进去。看了之后觉得不是这样，很失望，所以说发帖的人是头条党。有时，设置页面标题是增加标题吸引力和吸引点击的好方法，只是为了获得学位。
　　本文章发表于中国北京网站建筑公司尚品 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(飞象百度指数采集工具app介绍软件特色app)
　　飞翔百度指数采集工具官方版App是飞翔软件发布的一款非常（常）实用的指数信息。飞翔百度指数采集工具官方版App。该软件是基于百度海量网民行为数据信息的数据共享平台。可提供自定义模式，针对不同用户采集的需求自动生成爬虫，可批量准确识别各种网页元素，并具有翻页、下拉、ajax、页面滚动、条件判断等功能，支持不同网页结构的复杂网站采集，满足多种（双）种采集。飞翔百度指数采集工具app正式版支持舆情动态、搜索动态、洞察网民兴趣和需求，监测舆情动态，定位关键词的受众特征。采集的辅助工具，有需要的用户可以到本站下载使用。
　　飞翔百度指数采集工具正式版app介绍
　　1. 软件特点 1、 可视化界面简单易用。2、采集准确快速，一个字几十秒就可以完成采集。3、软件具有自动升级功能。正式升级后，客户端会自动升级到最新版本。简单采集简单采集模式内置了数百个主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等热门采集网站@ &gt;，只需参考模板设置参数，即可快速获取网站的公开数据。2、智能防拦截采集可根据不同的网站进行定制，结合浏览器识别（UA）、自动代理IP、浏览器cookies，验证码破解等功能实现突破绝大多数网站反采集策略。3、云采集云支持5000多台云服务器采集，7*24小时不间断运行，可实现定时采集，无人值守，灵活业务契合场景帮助您提高采集效率，保证数据的及时性。4、定制采集根据不同用户的需求采集，可提供自动生成爬虫的自定义模式，可批量准确识别各种网页元素，以及翻页、下拉、ajax、页面滚动、条件判断等功能，支持不同网页结构的复杂网站采集，和各种采集见面。5、自动数据格式化内置了强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等功能，&lt; @采集进程自动处理，无需人工干预，即可获取所需格式的数据。
　　飞翔百度指数采集工具官方版应用汇总
　　飞象百度指数采集工具正式版V3.40是一款适用于ios版其他软件的手机软件。如果你喜欢这个软件，请把下载地址分享给你的朋友： 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(中国辰宇批量生成关键词软件，1.3绿色版软件免费下载！)
　　本站提供的辰宇批量生成关键词软件，中国辰宇批量生成关键词软件1. 3个绿色版软件免费下载。
　　【软件截图】
　　
　　【基本介绍】
　　核心种子关键词可由用户自行设置，软件可快速批量输出，大量括号关键词、关键词生成，一行一行，用户可设置十个 当用户在软件界面管理关键词时，输入的关键词种子会自动及时保存。如果您有请求，请下载并使用它。
　　晨宇批量生成关键词软件介绍
　　易于使用的关键词采集软件，它可以采集当前网上流行的关键词，并且可以直接导出关键词列表，非常功能强大，做网上推广的人可以试试这个软件。
　　关键词竞争分析？
　　从适合您的行业 关键词 集合中选择。包括：关键词相关性、关键词搜索量、关键词商业价值。
　　对于选中的关键词（我们称之为二级关键词），根据行业概况了解二级关键词的排名概况。
　　二级关键词的竞争往往没有那么激烈。如果搜索结果的第一页出现目录链接或内容页，则可以确定为目标关键词之一。
　　需要对排名前5的自然排名网站进行分析，包括SEO等级、主要关键词、网站规模、网站建设时间、PR值等。
　　通常需要3-6个月的时间来开发。你有这样的耐心吗？如果你不能忍受这样的时间，你需要考虑一个竞争力较弱的时间。
　　如何选择有效的关键词？
　　关键词的选择不仅要通过搜索引擎，还要根据记录的用户进行合理的添加和布局。网站关键字的选择要符合网站长期运营定位的方向。关键字是描述您的产品和服务的词。选择合适的关键词是建立高网站排名的第一步。选择关键字的一个重要技巧是选择人们在搜索时经常使用的关键字。
　　晨宇批量生成关键词软件特别说明：
　　什么是关键词？
　　关键词是你在搜索框中输入的文字，是你命令搜索引擎查找的相关信息。您可以命令搜索引擎查找任何相关内容，所以关键词的内容可以是：姓名、网站、新闻、小说、软件、游戏、星座、工作、购物、论文、视频等.
　　如果你是一个想在互联网上发展的商人，那就做你自己的网站，别人都在找你的产品。只需输入相关的关键词即可找到，即用户输入一个词/一句话来搜索内容，搜索引擎根据内容显示搜索结果。用户输入的内容为“关键词”。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(一起学习一下如何打包生成优采云浏览器软件的脚本)
　　优采云浏览器软件不仅可以用于脚本编写和项目管理，从而实现采集等网页操作需求，还有一些与众不同的功能，其中之一就是允许用户生成exe 自己的程序，用户生成的程序可以出售给他人使用。让我们一起学习如何打包学生
　　进入一个exe程序。
　　打开优采云浏览器软件的脚本编辑器，工具菜单下有一个exe包生成器。这个工具可以把我们的脚本和浏览器打包给用户展示一个单独的新产品的外观，方便我们自己开发了脚本块卖给客户，我们也可以在多台电脑上安排采集任务我们自己的。
　　
　　如图，新建一个工程，我们可以设置新生成的软件名称、软件图标、创建者简介。这样生成的程序和我们一般使用的程序在功能上几乎没有区别。打包软件名称要求为中文，版本号可以填写1.0、1.2、2.等数字3 根据创作者的意愿。
　　
　　那么打包的exe是怎样的授权呢？免费版可以随意使用，试用版最多
　　
　　再使用30天。授权版使用机器码，时间长短可设置。其中，软件识别码从官方授权管理系统获取，可自动升级。免费版的软件识别码为固定的32位“0”。
　　
　　可以为生成设置选择不同的模板。简单的任务不需要传入任何变量。批量查询模板是选择一个文本文件。文本文件中的每一行都是一个“关键词”变量。然后使用文本中的“关键词”变量替换脚本中的变量，并进行批量查询：群发文章模板是选择一个文件夹，将里面的所有txt文本文件夹被视为一个 文章 来发布。文章 为文件名，文章 content 为文件内容。您可以选择在发送后立即删除文本，或者不删除它。剧本必须有“标题”和“内容”两个交换。这里我们做一个批量查询的例子，选择查询模板，将查询关键词放在一个文本文件中，然后创建一个&lt; 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统怎么做？怎么办？)
　　关键词自动采集生成内容系统，可以用的正则采集工具还是蛮多的，比如：keka，可以根据需要对齐自己需要的关键词，支持多语言。恩~~为了尽可能保证效率，内容系统的建设比单纯采集系统复杂的多。其实现在还是大部分都是create_beautiful_web_sitemap这种架构，一个网站实际上有多个页面，有些页面有自定义关键词的，每个页面就要采集。
　　seo出身的朋友应该多少有了解seo多用用爬虫，采集利用爬虫提取规则用关键词的字典api。这就是根据关键词自动生成文章的过程，这里要注意的是有些关键词可能根本就没有，比如你得通过搜索（请注意，不是取关键词）拼音或者其他方式来匹配关键词。还有些关键词其实是很难找到的，甚至找到了也未必能把页面抓下来，比如有些页面里有自定义的，但是他本身就没有页面地址。
　　这种关键词就一定要做好技术处理，如果找不到或者没有，那就不能怎么办了，必须通过大量的使用搜索引擎和谷歌来达到目的。另外，之前有团队做了一个公开计划（只是公开，未商业化），从0开始构建关键词自动采集系统。其中包括一套以seo作为主体的爬虫，一套主题（跟情感和性相关的主题，或者是做网站推广的主题），一套包含商业化的反爬虫机制，以及基于爬虫的以用户产生的文章为主，生成网站所有页面生成主题的分析模型，以及优化器对文章内容的以及情感，以及三观进行聚类处理。
　　这是个不用购买服务器的，而且在国内按照算法写一套具有可读性的爬虫非常简单。其实就是直接用类似spider的东西写就行了，写的多了经验就足够了。然后和企业网站合作可以搞一个bi分析。 查看全部

　　关键词自动采集生成内容系统(软件安全领域缺乏大规模、真实、有效的漏洞数据集)
　　漏洞数据分散在数百个资源中。这些数据分散、无格式，采集不便，处理复杂。然而，人工构建的漏洞数据集样本类型简单、特征单一，难以支持真实软件漏洞检测的研究。因此，软件安全领域缺乏大规模、真实、有效的漏洞数据集。针对这一问题，本文提出了一种面向开源软件的漏洞数据自动化采集及处理系统，可自动从多源平台对采集补丁文件进行冗余处理和统一处理. 获取精简的数据集，进一步生成大量漏洞样本。与已有研究相比，本文构建的系统可以采集更多的平台漏洞数据源，漏洞数据更丰富，样本质量更高。通过深度学习漏洞检测实验，证明本文在数据集上训练的模型在真实软件漏洞检测中更有效。
　　本成果已在实验室的github组织下开源，相关内容请访问。
　　背景和动机
　　在软件安全领域，漏洞检测技术是一个具有挑战性的问题。为了减少人工参与，提高漏洞检测的检测规模和速度，基于深度学习的漏洞检测模型应运而生。然而，漏洞检测领域缺乏大规模、真实的漏洞数据集。一方面，目前公开的人工构建的数据集，如SARD数据集，只能作为学术研究的对象，对真实漏洞的研究帮助相对有限。用于在真实软件中训练基于深度学习的漏洞检测模型。漏洞检测效果不好。另一方面，漏洞数据分散在数百个资源中，没有统一的访问渠道，这些数据零散无格式，给采集和数据的处理带来了挑战。此外，不同来源的漏洞数据质量并不统一。有些是安全缺陷，不一定是漏洞补丁。传统的采集方法依赖安全专家通过人工分析过滤，费时费力，效率低，成本高。针对这些问题，本文构建了一个自动化的漏洞数据采集及处理系统，旨在总结漏洞数据的分布规律和内容特征，突破漏洞数据精准提取的关键点。并自动过滤漏洞补丁链接。解决大数据环境下海量异构漏洞信息自动化采集和多源漏洞补丁采集问题的技术，实现大规模、高质量的漏洞构建数据集。学习漏洞检测提供有效的训练数据，提高模型检测的准确率。设计与实现如图1所示。 系统主要有三个模块：1）Data采集模块，输入为美国国家漏洞数据库NVD和常见漏洞，输出为漏洞信息和补丁文件；2）数据处理模块，输入为多个源的补丁文件采集，输出为处理后的精简补丁库；3）
　　
　　图1 系统架构图
　　在data采集模块中，我们对权威漏洞数据库NVD的数据进行解析提取，得到结构化的漏洞属性信息。进一步对主流开源软件的漏洞参考链接进行系统分析研究，找出漏洞所在的平台链接，从不同的安全发布平台获取漏洞补丁文件，方便获取漏洞样本，为深度学习提供数据支持漏洞检测研究。. 我们提出了一种基于多源补丁的数据自动化采集模型，并通过三种方法自动化采集补丁。首先是从补丁的安全漏洞公告平台获取补丁，软件厂商自己的漏洞公告平台，以及代码管理仓库。系统分析总结了数百个补丁发布平台，总结了20多个补丁自动化采集网站，如图2所示。 二是过滤GitHub历史修改Commit用“CVE” "关键词，查找CVE的修改记录，自动过滤历史修改。三是在bug追踪平台Bugzilla的NVD Reference中搜索与CVE匹配的bugid，获取对应的bug修复文件或补丁。如图2所示。 二是过滤GitHub的历史修改Commit用“CVE”关键词，找到CVE的修改记录，自动过滤历史修改。三是在bug追踪平台Bugzilla的NVD Reference中搜索与CVE匹配的bugid，获取对应的bug修复文件或补丁。如图2所示。 二是过滤GitHub的历史修改Commit用“CVE”关键词，找到CVE的修改记录，自动过滤历史修改。三是在bug追踪平台Bugzilla的NVD Reference中搜索与CVE匹配的bugid，获取对应的bug修复文件或补丁。
　　
　　图2 补丁源平台
　　在数据处理模块中，我们系统地分析了多源补丁的结构和格式，总结了标准补丁文件结构和内容信息，并对通过各种采集方法获得的补丁文件进行了合并和删除。处理，相同软件版本的冗余如图3所示，不同版本软件的冗余如图4所示。 我们提出了一套基于多类信息的补丁有效性评估机制，结合提取的漏洞文件名、函数名、补丁源平台，判断补丁文件与漏洞的相关性。如果补丁直接针对漏洞功能，会被认为是最准确的类型1；如果补丁是针对易受攻击文件的修复，则视为次精准类型2。判断该补丁是针对CVE的修复，为类型3；如果不能根据现有信息直接判断，需要人工进一步处理，则暂按第4类处理。
　　
　　图3 相同软件版本的补丁冗余
　　
　　图4 不同软件版本的补丁冗余
　　在数据生成模块中，我们将补丁文件与代码库进行匹配，得到函数级和文件级的细粒度漏洞样本。由于源代码漏洞数据集为线性文本形式，无法反映代码程序的控制依赖信息和层次结构信息，缺乏程序语义与漏洞特征的关系。难以进一步分析并获得准确的语法结构信息，因此需要具有更多语义信息的中间语言形式的漏洞数据，以提供更全面、更直接的代码表示，提高检测能力和准确率漏洞检测模型。该模块为主流软件的各个版本构建编译环境，查找编译漏洞文件所需的头文件、库文件等依赖，使用编译器生成中间语言形式的漏洞样本。目前已经对19款开源软件进行采集数据处理，获得了有效的细粒度漏洞样本库。补丁库涵盖4643个CVE，收录8685个补丁文件。漏洞样本库收录6847个漏洞文件样本、6573个非漏洞文件样本、10412个漏洞函数/非漏洞函数程序样本。统计结果见表1。并使用编译器生成中间语言形式的漏洞样本。目前已经对19款开源软件进行采集数据处理，获得了有效的细粒度漏洞样本库。补丁库涵盖4643个CVE，收录8685个补丁文件。漏洞样本库收录6847个漏洞文件样本、6573个非漏洞文件样本、10412个漏洞函数/非漏洞函数程序样本。统计结果见表1。并使用编译器生成中间语言形式的漏洞样本。目前已经对19款开源软件进行采集数据处理，获得了有效的细粒度漏洞样本库。补丁库涵盖4643个CVE，收录8685个补丁文件。漏洞样本库收录6847个漏洞文件样本、6573个非漏洞文件样本、10412个漏洞函数/非漏洞函数程序样本。统计结果见表1。漏洞样本库收录6847个漏洞文件样本、6573个非漏洞文件样本、10412个漏洞函数/非漏洞函数程序样本。统计结果见表1。漏洞样本库收录6847个漏洞文件样本、6573个非漏洞文件样本、10412个漏洞函数/非漏洞函数程序样本。统计结果见表1。
　　表 1 数据集统计
　　
　　最有效的模型BGRU用于基于深度学习的漏洞检测框架SySeVR()进行训练。第一个实验是使用原创数据集检测真实漏洞数据NVD的结果。原创数据集有来自 SARD 的 14,000 个程序和来自 NVD 的 1591 个程序。其中，SADR漏洞程序（包括漏洞功能和补丁功能）13906个，非漏洞程序94个，NVD漏洞874个。程序，717 个非易受攻击的程序。实验 2 使用了新的数据集，并继续使用原创数据集中来自 SARD 的数据集。将部分NVD数据集替换为本文构建的6847个易受攻击程序和6573个非易受攻击程序，并在真实软件漏洞数据集NVD上进行测试。
　　表2 漏洞检测实验结果对比
　　
　　可以看出，使用系统构建的数据集训练的模型在真实数据集漏洞检测中表现更好。这体现在假阴性率和假阳性率的降低，以及准确率、准确率和召回率的提高上。这是因为在模型训练中加入了大量真实的软件漏洞数据，提供了丰富的漏洞样本，让模型可以检查漏洞特征，进行更全面的学习。 查看全部