测评:excel表来标注市场上的产品分类，完全没有问题
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　　下面放上我的部分产品分类图：让大家了解一下基本的产品区别：电商：淘宝客网盟商务：5188代付、官网电视台、视频网站企业：智淘（43）、美酷、民生、猪八戒、淘商、吉联天下、电子商务、商建、阿里电商天猫、天天诚信、旺销、9站、买信网校园：公众号玩法、校园导购、高校生站、校园导购、卖家商友、电商导购、代购转向：商城、销宝导购、内容类、综合性快消品网站、考拉多品牌店、友盟易讯单品、好乐买、讯站、乐逛。
　　美食、生活、国内国外比较流行的一些电商平台，解决客户的哪些需求？首先是最后的质量问题，因为公司只是做快消品电商平台，需要的人手不多，所以就没有招美工，基本上只用动动鼠标，稍微做了一下模板就可以了，让我自己画图太麻烦，特别是刚开始上手的时候，以及在刚接触第一款软件时候。不上线产品功能就开始营销宣传我是最反感的，这款软件先看来采集功能，美工做不完。
　　
　　其次营销宣传，让我这个营销新手不得不去试试，上了这款软件才发现大部分功能是不用开发的，只需要导入产品及图片，就可以快速的复制采集了，以及目标产品之间的关联推荐，以及详细分析和每个产品页面图片本身的关联推荐，这个功能还是很不错的。第三个是样式我需要的样式整理、或者说量体裁衣，其中有很多重复性的，不需要的，或者对我没有价值的，我可以拿别人的，这也是这个软件很好用的地方，能够大大提高工作效率。
　　上面的举例基本就是我从营销端客户的角度来考虑的，我用这个软件可以节省我去上传产品，去上传文章，我的工作效率会大大提高，把时间花在刀刃上。因为我在第一次上电商软件就发现了这个问题，而且是一点都不容乐观，直到今天我才想通过其他途径来解决，希望大家在需要设计软件的时候也需要多问一下自己，能不能在短时间内完成这个工作，就果断放弃这个产品。把我的部分产品说明完毕，大家一起交流下，学习学习。 查看全部

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　　随附的：
　　
　　根据 2002 年 1 月 1 日《计算机软件保护条例》：为研究和研究本软件所收录的设计思想和原理，凡以安装、展示、传输​​或存储等方式使用本软件的人软件不得获得软件著作权人的许可。，不付钱！有鉴于此，希望大家可以按照这个描述来学习软件！请勿用于商业用途，请勿非法使用！
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　　解决方案:上证信息－文因互联（联合）发布：知识提取在上市公司信息披露中的应用
　　课题组:上证信息－文因互联（联合）课题组
　　课题主办人：上海证券交易所信息公司 赵伟 何曾樑
　　课题承接单位：北京文因互联科技有限公司
　　文因互联：张强 王丛 李卫东 丁海星 张梦迪 马新磊
　　上证信息：王辉 赵伟 何曾樑 王海菲 李炜 陈春燕 奚超
　　信息披露是资本市场的重要组成部分，是资本市场法律法规的核心内容之一，也是对市场参与者权益的有利保障。
　　以上市公司信息披露为例，随着市场监管的全面深化以及上市公司数量的逐年增长，各类投资者，尤其是中小投资者，面临着海量公告信息处理能力不足的困难。
　　对海量公告信息制作摘要或提取有意义的结构化信息，一方面可以提高投资者的信息获取能力，同时也为市场监管及企业研究提供了基础数据支持。
　　本文介绍了一种用于上市公司信息披露自动摘要的方法，本方法使用深度学习与知识规则的混合算法，首先将文档划分为句子，将句子进行标注后通过LSTM模型训练计算出关键语句，再将输出句子经过规则系统提取，从而得到一篇公告的重要实体与关系，最后重组为摘要。本方法在几类高频、重要的上市公司公告中进行了结构化提取与摘要生成的测试，并取得理想结果。本文认为这种方法可以低成本、可迁移地部分解决公司公告的知识提取问题。
　　特别鸣谢
　　上证所信息网络有限公司
　　文章节选自上海证券交易所与上交所技术出版的《2017证券信息技术研究发展中心研究报告》内部刊物。
　　（一）研究背景
　　在我国证券市场上，信息披露是一种法规要求，各种信息披露义务人“应当真实、准确、完整、及时地披露信息”。以上市公司为例，信息披露能够使市场及时掌握公司的运营情况，评估未来盈利水平和风险情况，从而做出投资决策。
　　上市公司的公告信息披露由各信息披露义务人在指定的信息披露网站发布，主要为PDF格式。以沪市上市公司为例，2016年全年披露了123732篇公告，2017年共158977篇，并且随着上市公司数量的增加这一数字将会逐年增加。每年3月底、4月底、8月底、10月底为定期报告披露高峰期，最多的一天（2017年4月28日）发布了3571篇公告。这不但为证券交易所的合规检查带来了压力，也给投资者带来了极大的信息负载，尤其是对中小投资者。
　　随着上市公司数量日益增多，将公告以行之有效的方式让阅读者“读薄”的工作刻不容缓，其中通过自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术将公告信息结构化提取或许是关键所在。
　　目前，沪深两所上市公司的信息披露内容中，部分定期公告及临时公告已经利用XBRL技术将信息结构化，其中主要包括公司半年报与年报中的基本信息、股本结构、以及资产负债表、利润表、现金流量表财务报表及附注，这些信息在上市公司撰写公告时，便通过特殊工具进行了采集[1]，之后便可以直接将这些信息结构化存储和利用。然而，已经格式化处理的公告仅占全部公告的一部分，加之信息披露的要求逐年变化，对公告信息的完整格式化仍然是个挑战。中小投资者通常使用市场信息供应商来获取信息，而这些信息供应商由于关注点的不同，所提供的数据在时效性、完整性、准确性上，也有很大的提升空间。
　　上市公司信息披露的种类繁多，如上交所将上市公司公告分为35大类，376个小类（上海证券交易所，2013）。目前上海证券交易所制作并免费对市场发布部分公告的摘要信息，但由于制作维护成本较高，不易扩展，并难以应对公告数量的井喷。
　　本项工作的初始目的是为了上交所的公告制作小组提供合适的自动化处理工具，减轻公告高峰期的运行压力，降低人工采编风险，控制可能增加的成本；在此基础上，考虑为周边系统甚至公众提供通用的公告自动抽取服务。
　　本项工作通过LSTM深度学习网络，首先将不同类别公告的关键语句抽取出来，抽取过程仅需公告制作小组业务专家对少量公告进行标注，期间通过Dropout等方法提供模型泛化能力。关键语句抽取后，再通过规则方法进行细粒度提取，从而将公告结构化。结构化提取与摘要生成是知识提取的两种展示形式，本工作在9类高频公告中分别对两者进行了充分测试，均取得了较为理想的结果。
　　研究重点和难点
　　本项目的初始设计目的是为了公告制作小组提供高质量的自动化处理工具。面对公告摘要这特殊类型文本，公告制作小组制定了较高的准确性要求，以至于传统（新闻）文本摘要无法完全满足准确率需要。本课题需要探索深度学习与知识提取的结合，以平衡开发成本与准确率的矛盾。这项工作的探索不仅为扩展更多公告类型奠定基础，也为其他类型文本处理带来宝贵经验。
　　对于不同格式的文档，文本的获取是第一步。PDF格式是目前信息披露的法定格式。PDF解析是解决公告分析的前提条件，而由于PDF转换过程中所带来的信息丢失，噪音干扰，段落结构破坏，表格结构破坏会严重影响后续分析，于是PDF解析是本课题第一个难点。对于可获取的其他格式文本，如Word或TXT，内容获取较易，没有加以特别对待；而对部分由图片转换的PDF，由于涉及到图像识别等其他专项技术，未在本项工作中加以覆盖。
　　深度学习模型需要平衡模型的准确率和泛化能力，同样不能采用过于复杂的模型降低运算速度，所以深度学习模型的合理搭建是第二个难点。
　　事件提取是信息提取研究中最具有挑战性的任务之一，如何能够在保证泛化能力的情况下更准确的进行事件元素信息的提取是第三个难点。
　　最后的难点是深度学习模型与知识提取的混合工程架构，要考虑如何能更快让开发人员扩展，非常考验工程设计者的架构能力。
　　（二）预备知识2.1 自动文本摘要任务
　　文本摘要（Document/TextSummarization）是自然语言处理（NLP，NaturalLanguage Processing）中的一个比较难的问题。
　　按照不同的数据源，可以大致分为1)新闻摘要，2)一般论文摘要，3）综述论文摘要等几个类型。
　　自动文本摘要是指“一段从一份或多份文本中提取出来的文字，它收录了原文本中的重要信息，其长度不超过或远少于原文本的一半。自动文本摘要旨在通过机器自动输出简洁、流畅、保留关键信息的摘要”（Radev，Hovy，McKeown，2002）。
　　本质上，文本摘要是一种信息过滤，输出的文本比输入的文本少很多，但却收录了主要的信息，有点类似主成分分析（PCA）。从某种意义上，文本摘要与推荐系统的功能类似，都是为了提取出用户感兴趣的内容，只是使用的方法有很大不同。
　　按照文档数量，文本摘要可以分为单文档摘要与多文档摘要，前者是后者的基础，但后者不只是前者结果的简单叠加。前者经常应用于新闻信息的过滤，而后者，在搜索引擎中有很大的潜力，难度也随之加大。在单文档摘要系统中，一般都采取基于抽取的方法。
　　而对于多文档而言，由于在同一个主题中的不同文档中不可避免地存在信息交叠和信息差异，因此如何避免信息冗余，同时反映出来自不同文档的信息差异是多文档文摘中的首要目标，而要实现这个目标通常以为着要在句子层以下做工作，如对句子进行压缩，合并，切分等。另外，单文档的输出句子一般是按照句子在原文中出现的顺序排列，而在多文档摘要中，大多采用时间顺序排列句子，如何准确的得到每个句子的时间信息，也是多文档摘要需要解决的一个问题。
　　本课题根据业务需要，主要聚焦在单文档摘要的处理上。针对单个文档,对其中的内容进行抽取,并针对用户或者应用需求，将文中最重要的内容以压缩的形式呈现给用户。常见的单文档摘要技术包括基于特征的方法（文档摘要中常用的文章特征包括词频、特定段落、段落的特定句子等）、基于词汇链的方法和基于图排序的方法。
　　自动文本摘要有非常多的应用场景，如自动报告生成、新闻标题生成、搜索结果预览等。此外，自动文本摘要也可以为下游任务提供支持。尽管对自动文本摘要有庞大的需求，这个领域的发展却比较缓慢。对计算机而言，生成摘要是一件很有挑战性的任务，要求计算机在阅读原文本后理解其内容，并根据轻重缓急对内容进行取舍，裁剪和拼接内容，最后生成流畅的短文本。因此，自动文本摘要需要依靠自然语言处理/理解的相关理论，是近几年来的重要研究方向之一。
　　自动文本摘要通常可分为两类，分别是抽取式（Extractive）和生成式（Abstractive）。抽取式摘要判断原文本中重要的句子，抽取这些句子成为一篇摘要。
　　而生成式方法则应用先进的自然语言处理的算法，通过转述、同义替换、句子缩写等技术，生成更凝练简洁的摘要。比起抽取式，生成式更接近人进行摘要的过程。历史上，抽取式的效果通常优于生成式。伴随深度神经网络的兴起和研究，基于神经网络的生成式文本摘要得到快速发展，并取得了不错的成绩。
　　一般来说，自动文摘过程包括三个基本步骤：
　　文摘的输出形式依据文摘的用途和用户需求确定。不同的系统所采用的具体实现方法不同，因此在不同的系统中，上述几个模块所处理的问题和采用的方法也有所差异。
　　2.2 摘要评估
　　评估一篇摘要的质量是一件比较困难的任务,“一千个读者，有一千个哈姆雷特”,对于一篇摘要而言，很难说有标准答案。不同的人理解一篇文档会有很大的不同，基于人工评价的方法有类似于评价开放的文科辨析题目答案一样，需要从答案中寻找一些所谓的要点，计算要点的覆盖率，打分。
　　人工评价结果在很大程度上都是可信的，因为人可以推理、复述并使用世界知识将具有类似意思但形式不同的文本单元关联起来，更加灵活，但是时间成本高，效率低。
　　不同于很多拥有客观评判标准的任务，摘要的评判一定程度上依赖主观判断。即使在摘要任务中，有关于语法正确性、语言流畅性、关键信息完整度等标准，每个人对摘要的优劣都有自己的准绳。
　　自上世纪九十年代末开始，一些会议或组织开始致力于制定摘要评价的标准，他们也会参与评价一些自动文本摘要。比较著名的会议或组织包括SUMMAC，DUC（DocumentUnderstanding Conference），TAC（TextAnalysis Conference）等。
　　目前，评估自动文本摘要质量主要有两种分类方法。
　　第一种分类：人工评价方法和自动评价方法。这两类评价方法都需要完成以下三点：
　　评估一篇摘要的好坏，最简单的方法就是邀请若干专家根据标准进行人工评定。这种方法比较接近人的阅读感受，但是耗时耗力，无法用于对大规模自动文本摘要数据的评价，和自动文本摘要的应用场景并不符合。因此，文本摘要研究团队积极地研究自动评价方法。为了更高效地评估自动文本摘要，可以选定一个或若干指标（Metrics），基于这些指标比较生成的摘要和参考摘要（人工撰写，被认为是正确的摘要）进行自动评价。
　　第二种分类文摘自动评估方法大致分为两类：内部评价方法和外部评价方法。
　　一类称作内部评价方法，与文摘系统的目的相关，它通过直接分析摘要的质量来评价文摘系统；第二类称作外部评价方法，它是一种间接的评价方法，与系统的功能相对应，将文摘应用于某一个特定的任务中，根据摘要功能对特定任务的效果来评价自动文摘系统的性能，如对于信息检索任务而言，可以对比采用摘要进行检索与采用原文进行检索的准确率差异，通过文摘对检索系统的效果来评价文摘系统的性能。
　　内部评价方法按信息的覆盖面和正确率来评价文摘的质量，一般采用将系统结果与“理想摘要”相比较的方法。这种评价方法来源于信息抽取技术。在信息抽取评测中，将原文的关键要点抽取出来，然后与人工抽取的内容相比较，计算其召回率，准确率，冗余率和偏差率等几个指标。这种内部评价方法存在的主要困难是“理想摘要”的获得问题。
　　本课题研究中，公告信息披露这一问题场景对摘要信息的准确性有严格要求，生成式摘要技术不适用于本场景，本文主要介绍基于关键句选取、信息抽取和摘要模板生成式自动文本摘要。
　　2.3 LSTM序列标注模型
　　在自然语言理解中，一句话的前后顺序有着极其重要的语义信息，所以研究者在处理文本应用中大多采用 LSTM 模型。LSTM 模型是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN） 。RNN（Graves，2012）适合解决时间序列的输入输出问题，而自然语言恰好是一个序列标注问题，在传统神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，在之前的语言模型的例子中，要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，而一个句子中前后单词并不是独立的。RNN已经被在实践中证明对NLP是非常成功的。如词向量表达、语句合法性检查、词性标注等。
　　下图便可以直观的理解RNN网络结构：
　　可以把x理解为自然语言句子中逐个单词的词向量，其中隐藏层St=f(Uxt+Wst−1)，Wst-1便是前一个单词所携带的语义信息。由于每一层的St都会向后一直传递，所以理论上St能够捕获到前面每一层发生的事情。然而随着层数加深，RNN最终会计算成W的连乘积形式，如果初始梯度过大或过小，便会导致连乘积很大或趋近于0，进而无法有效学习，也就是梯度爆炸和梯度消失。
　　长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种 RNN 特殊的类型，通过学习长期依赖信来避梯度爆炸和梯度消失问题。所有RNN 都具有一种循环神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中，这个循环模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。LSTM同样具有这样的循环模块，但更复杂，其核心是记忆单元（memory cell）。记忆单元在每一步里记住相关信息并忘掉无关信息。这样，重要的相关信息可以一直留存，从而其梯度不会变的太小。形式上来看，记忆单元可以用以下两个公式来定义：
　　ct = ft ⊙ ct−1 + it ⊙ gt (1)
　　ht = ot ⊙ tanh(ct ) (2)
　　其中⊙ 是Hadamard乘积，在上面公式里表示对两个向量里相同维度分别相乘的到一个新向量。
　　公式（1）是说，当前的记忆单元 ct的状态是以下两个因素之和：
　　遗忘门控制有多少上一步的记忆单元信息流入当前记忆单元，而输入门控制有多少新信息流入当前的记忆单元。
　　公式（2）是说当前的隐层状态ht 是从当前记忆单元得到的，其又由输出门（output gate）ot来控制。LSTM的循环模块里的输入门it、遗忘门ft、输出门ot，以及需要新输入的信息gt 可以用以下公式简洁地表示：
　　在序列问题中，不仅仅是上文对当前词有影响，下文也是，也就发展出了双向LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory），即正向LSTM捕获了上文的特征信息，而反向LSTM捕获了下文的特征信息，通常情况下双向LSTM的表现都会比单向LSTM要好。
　　2.4 命名实体识别
　　命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。
　　命名实体大多数具有以下的特点：
　　英语中的命名实体具有比较明显的形式标志（即实体中的每个词的第一个字母要大写），所以实体边界识别相对容易，任务的重点是确定实体的类别。和英语相比，汉语命名实体识别任务更加复杂，而且相对于实体类别标注子任务，实体边界的识别更加困难。
　　命名实体识别由3个问题组成：1.识别出文本中的命名实体；2.确定该实体的类型；3.对于多个实体表示同一事物时，选择其中的一个实体作为该组实体的代表。主要有如下的几种方法进行处理。
　　2.5 基于规则和词典的方法
　　基于规则的方法，多采用语言学专家手工构造规则模板，选用特征包括统计信息、标点符号、关键字、指示词和方向词、位置词(如尾字)、中心词等方法，以模式和字符串相匹配为主要手段，这类系统大多依赖于知识库和词典的建立。
　　基于规则和词典的方法是命名实体识别中最早使用的方法，一般而言，当提取的规则能比较精确地反映语言现象时，基于规则的方法性能要优于基于统计的方法。但是这些规则往往依赖于具体语言、领域和文本风格，编制过程耗时且难以涵盖所有的语言现象，容易产生错误，系统可移植性不好，对于不同的系统需要语言学专家重新书写规则。基于规则的方法的另外一个缺点是代价大，存在系统建设周期长、移植性差而且需要建立不同领域知识库作为辅助以提高系统识别能力等问题。
　　2.6 基于统计的方法
　　基于统计机器学习的方法主要包括：隐马尔可夫模型（HiddenMarkovMode,HMM）、最大熵（MaxmiumEntropy,ME）、支持向量机（Support VectorMachine,SVM）、条件随机场（ConditionalRandom Fields,CRF）等。
　　在这4种学习方法中，最大熵模型结构紧凑，具有较好的通用性，主要缺点是训练时间复杂性非常高，有时甚至导致训练代价难以承受，另外由于需要明确的归一化计算，导致开销比较大。而条件随机场为命名实体识别提供了一个特征灵活、
　　全局最优的标注框架，但同时存在收敛速度慢、训练时间长的问题。一般说来，最大熵和支持向量机在正确率上要比隐马尔可夫模型高一些，但是隐马尔可夫模型在训练和识别时的速度要快一些，主要是由于在利用Viterbi算法求解命名实体类别序列的效率较高。隐马尔可夫模型更适用于一些对实时性有要求以及像信息检索这样需要处理大量文本的应用,如短文本命名实体识别。
　　基于统计的方法对特征选取要求较高，需要从文本中选择对该项任务有影响的各种特征，并将这些特征加入到特征向量中。依据特定命名实体识别所面临的主要困难和所表现出的特性，考虑选择能有效反映该类实体特性的特征集合。主要做法是通过对训练语料所收录的语言信息进行统计和分析，从训练语料中挖掘出特征。有关特征可以分为具体的单词特征、上下文特征、词典及词性特征、停用词特征、核心词特征以及语义特征等。
　　基于统计的方法对语料库的依赖也比较大，而可以用来建设和评估命名实体识别系统的大规模通用语料库又比较少。
　　2.7 混合方法
　　自然语言处理并不完全是一个随机过程,单独使用基于统计的方法使状态搜索空间非常庞大，必须借助规则知识提前进行过滤修剪处理。目前几乎没有单纯使用统计模型而不使用规则知识的命名实体识别系统，在很多情况下是使用混合方法：
　　这种方法在具体实现过程中需要考虑怎样高效地将两种方法结合起来，采用什么样的融合技术。由于命名实体识别在很大程度上依赖于分类技术。
　　2.8 知识提取
　　知识提取（KnowledgeExtraction）研究如何根据给定本体从无语义标注的信息中识别并抽取与本体匹配的事实知识。该技术既可以抽取出事实知识用于构建基于知识的服务，也能够为语义 Web 的实现提供必要的语义内容。因此知识抽取技术对于充分利用现有数据是非常必要的。
　　知识提取按照数据源类型可分类两类。
　　按照应用领域又可划分为通用领域知识提取与专业领域知识提取。前者通常在海量文本中进行自动挖掘，实体识别被抽象为序列标注问题（Sequence Labelling），其中CRF算法（条件随机场）被证明比较稳定有效。它结合了最大熵与隐马尔科夫模型的特点，是一种无向图模型，它将句子（也就是词序列）的每个词打上一个标记，一般在词的左右开一个小窗口，根据窗口里面的词和待标注词语来实现实体提取，最后通过特征组合决定归为哪类实体。
　　在最近的研究中（Huang,Xu,Yu,2015），又探索出通过DNN（深度神经网络）的方法，以及将CRF与LSTM结合的BILSTM-CRF算法，准确率与召回率会有小许提高。实体关系的抽取传统采用依存关系分析的方法（Dependency Parsing），也就是句子的语法树分析，它将句子进行词性标注（POSTagging），实体识别，构建语法树，便自然构成了SPO（Subject-Predicate-Object）的三元组关系。有最新研究将关系提取抽象为知识表示学习，将句子映射到实数向量空间表示，如TransE算法（Bordes，Usunier，Garcia-Duran，Weston，Yakhnenko，2013），把实体向量化到空间，问题便表达为三元组距离的损失函数，在向量空间中优化S+P=O，即最小化S+P=O。专业领域的知识提取通常由于语料不充足或表达特殊，一般的通用算法难以直接有效应用，这是由于一般分词算法的基础词库都采用通用词库，经常把专业词错分，所以通常需要先维护一个领域词典。领域词典的构建有很多方式，一般采用先通过词性标注，TF-IDF等传统方法首先进行标注，在结合领域知识对词表进行调整。在构建好领域词典后，实体识别中可以优先采用专业词典，学习过程也可以赋予更高权重。
　　目前在具体工业应用中，知识提取算法主要受限于语料，所以在有丰富语料的场景中会有显著效果，如文本搜索，机器翻译，机器人问答等。在专业领域中，还不存在“一本万利”的方法，算法效果需要长时间的语料标注积累。
　　（三）摘要系统设计
　　本节首先分析公告的数据特征，进而给出算法框架与具体算法说明。
　　3.1 问题分析
　　算法按顺序可分为如下几个关键步骤。1、公告分类；2、公告PDF解析；3、基于LSTM的关键语句提取；4、基于规则的结构化提取。
　　由于上市公司公告类别必须按照官方要求发布，所以公告分类可以仅通过标题划分，仅需维护一些简单的特征组合即可，在此不做赘述。
　　通过对A股各类型公告的分析，按照知识提取的难度可分为三类，难度逐步增大。
　　3.1.1 基于语句的基本摘要
　　某一句话即收录全部关键信息。例如：业绩预告公告。“预计2016年实现归属于上市公司股东的净利润600万元—800万元，且2016年末归属于母公司的净资产为正数。”此类摘要，可以直接通过深度学习模型提取，便有较高准确率，结构化提取可以进一步规则解析。
　　下面是董事辞职公告的例子：
　　摘要为：“因个人原因，郑敏先生辞去公司第八届董事会董事及董事会专门委员会委员职务，辞职后不再担任公司任何职务。”
　　3.1.2 基于关键信息的简单摘要
　　关键信息在文本多个位置，但结构雷同。例如：董事会决议公告。“武汉祥龙电业股份有限公司第九届董事会第二次会议于2017年2月21日召开，会议审议通过《关于公司控股子公司签署工程合同暨关联交易的议案》、《关于公司控股子公司开展委托理财业务暨关联交易的议案》。”议案名在文章多个位置，但均在某段最左或单独作为一行，特征周围有书名号，数字序号，或通过、否决等标志。这类公告，同样可以采用深度学习，但准确率会有一定损失。
　　下面是董事会决议的例子：
　　摘要为：“金正大生态工程集团股份有限公司第四届董事会第一次会议于近日召开，会议审议通过《关于选举公司董事长的议案》、《关于选举公司副董事长的议案》、《关于选举公司董事会各专门委员 会委员的议案》、《关于参与认购集合资金信托 计划并对控股子公司进行增资的议案》等事项。”
　　3.1.3 基于关键信息的复杂摘要
　　信息在多个位置，并且表述复杂，较为随意。例如：对外担保公告。“为满足项目建设资金需求，公司全资子公司XXX有限公司拟向XXX信托有限责任公司申请14亿元信托贷款，期限2年，公司为其提供全额全程连带责任担保。”其中担保原因表述不统一，担保对象有子公司、分公司，其他公司等多种方式，担保金额与期限有时会附带累计担保信息。对此类公告，目前认为只能采用严格的规则系统开发。
　　下面是权益分派公告的例子：
　　摘要为：“浙江三维橡胶制品股份有限公司实施2016年年度权益分派方案为：A股每股派发现金红利0.3元（含税），以资本公积金向全体股东每股转增0.4股。股权登记日：2017/6/22。除权（息）日：2017/6/23。新增无限售条件流通股份上市日：2017/6/26。现金红利发放日：2017/6/23。”
　　3.2 PDF语法解析
　　目前较为成熟的PDF转换TXT工具有基于Python的Pdfminer与基于Java的Pdfbox，两者解析效果类似，在此本工作选用Apache旗下的Pdfbox，因为其源码维护更加活跃，并且提供了下面的功能：文本的提取，即在PDF文件里面把文本内容提取出来；合并和拆分PDF文档，可以把几个PDF合并成一个PDF文件，也可以把一个PDF文件拆分成多个PDF文件；PDF的校验，根据PDF/AISO 标准校验PDF文档；打印PDF，通过Java的API去打印PDF文件；把PDF转换成图片，把PDF文件转换成图片；创建PDF文件；PDF签名。PDF表格提取目前并没有非常有效的处理工具，对此本工作进行了自主开发。
　　目前开源的PDF解析工具主要存在如下几个方面问题。
　　对此本工作在Pdfbox解析后进行了修正：
　　表格提取在公告处理中主要作用于特定信息提取，如财务报表，供应商与客户表，业务构成表等等。如财务报表信息，表格提取仅仅作用于还原表格结构，但具体结构化还需要两项工作。
　　一是实体对齐，如财务报表中的指标对齐，比如“资产总计=总资产”。
　　二是表格定位，即如何判定某一张表是五大供应商表还是五大客户表，这些需要通过表格的上下文判断，其中篇章结构的解析会对此有辅助定位功能。
　　利用PDF转换工具可以从绝大部分上市公司公告中提取到有效文本。对于可获取的其他格式文本，如Word或TXT，文本内容获取较易，本课题没有加以特别对待；而对部分由图片转换的PDF，由于涉及到图像识别等其他专项技术，未在本课题中加以覆盖。
　　整个PDFBox的处理流程如下图所示：
　　PDF进过PDFBox处理生成想要的中间xml格式表示文件
　　分页模块对PDF进行逐页处理，将页眉页脚分别进行标注。
　　图片提取模块对PDF中的图片文件进行必要处理，保存到相应的媒体库中。
　　表格处理模块对PDF中存在的表格信息进行提取，一方面要对存在合并单元格的表格进行处理，另外一方面还要对跨页的表格进行处理。还原表格的语法结构，为后期对表格的语义处理提供必要支持。
　　3.3 基于LSTM的关键句抽取
　　本项工作采用的是双向LSTM，其网络结构如下图所示：双向卷积神经网络的隐藏层要保存两个值， A 参与正向计算， A’ 参与反向计算。最终的输出值 y 取决于 A 和 A’：
　　即正向计算时，隐藏层的st 与 st-1有关；反向计算时，隐藏层的 st 与 st+1有关：
　　因为首要目的是识别关键语句，然而很多语句经常会以被动形式表述，为了能同样捕捉到这些信息，需要将句子倒序化，简单来讲仅需分词后将序列倒排即可，不必通过依存句法分析器（Dependency Parser）解析。
　　此外为了加强模型的泛化能力，可以将部分结点进行熔断（Dropout）处理。
　　举例来讲，“公司ABC拟向XYZ公司申请1亿元贷款”，通过熔断到序列中的一些结点后，可以泛化为“公司ABC__XYZ公司申请1亿元贷款”，随机的熔断部分数据会加强模型泛化性。
　　卷积（Convolution）和最大池化（Maxpooling）则是CNN的卷积网络结构，这里只用CNN对原文的词向量以某一长度的过滤卷积抽象，最后对原句子的表示还是使用LSTM，由于使用了抽象的含义向量，在实际效果优于仅仅LSTM的结构。
　　本工作经过实践，总结出下图所示的模型。每类公告在训练前需要先进行标注，标注过程即在句子上进行分类。实践中可以先通过正则表达式进行粗筛，再进一步人工过滤。这部分工作使用了Tensorflow与Keras框架，在PDF转化为TXT之后，拆分成句子并进行向量化，如下图搭建模型并调节参数后，便训练出关键语句提取模型。
　　3.4 基于知识的摘要信息抽取3.4.1 实体提取
　　
　　由于前两步流程仅仅获得了收录关键信息的句子，深度学习也难以高准确率的识别结构化信息，所以需要通过自然语言处理与规则系统来进一步提取。本文主要关注的信息抽取点有：公告标题、公司全称、公司简称、日期时间、会议名称、决议事项、业绩预测事件等，大体可分为实体和事件类两种信息抽取任务。
　　命名实体识别（Named Entity Recognition），简称“实体识别”，是自然语言处理的核心工作之一（Nadeau，Sekine，2007）。实体识别的主要任务是识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名、时间信息和专有名词等。主要工作包括两部分：1.实体边界识别；2.确定实体类别。
　　为在一份“特别处理”公告上运行实体识别模块的处理后的可视化结果。
　　这里的公司简称，公司名称，公司代码，日期时间，标题，段落标题，地址，人物，电话，电子邮件，时间区段，限制条件，指代，专有名词的识别是基于如下的处理实现的：
　　基于字典匹配的实体识别。
　　基于公告页眉内容的时候识别：从“证券代码：600877 证券简称：中国嘉陵 编号：临 20170015”的页眉结构中，我们可以提取到公司代码和公司简称实体。
　　基于表格内容的实体识别：
　　3.4.2 事件提取
　　事件提取(Event Extraction)的研究（Hogenboom,Frasincar, Kaymak et al 2011）是多学科发展和应用的需要，具有深远的理论意义和广泛的应用价值。它涉及到自然语言处理、数据挖掘、机器学习、数据库等多个学科的技术和方法，在自动文摘，信息检索等领域均有着广泛的应用。因此，事件抽取技术的研究具有重要的现实意义。
　　事件提取的主要工作分为事件类型识别以及事件元素与语义角色识别。
　　事件类型识别：事件类别识别是指从文本中检测出事件句，并依据一定的特征判断其所归属的类别。不难看出，事件类别识别是典型的分类问题，其重点在于事件句的检测和事件句的分类。现有的检测事件句的方法主要是基于触发词的方法。在这类方法中，将每个词作为一个实例来训练并判断是否为触发词的机器学习模型，但引入了大量的反例，导致正反例严重不平衡。为了解决了上述问题，一种基于局部特征选择和正负特征相结合的事件检测与分类方法，取得了不错的识别效果（谭红叶，2008）。
　　事件元素识别与语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）任务有一定的相似性。所谓语义角色标注,是根据一个句中的动词（谓词）与相关各类短语等句子成分之间的语义关系,而赋予这些句子成分的语义角色信息，如施事、受事、工具或附加语等。事件元素识别是事件抽取中又一核心任务。该任务主要从众多命名实体（Entity）、时间表达式（Time Expression）和属性值（Value）中识别出真正的事件元素，并给予其准确的角色标注。
　　国外学者对事件抽取技术的研究开展的较早，理论研究比较成熟，且有一些事件抽取的原型系统出现。国内对事件抽取技术的研究相对贫乏，仍处于起步阶段，但也取得了一定的成果。综合来看，事件抽取的方法大体上分为两大类:模式匹配方法和机器学习方法。下面就两种方法分别详细介绍。
　　一、模式匹配法
　　模式匹配法是指对于某种类型事件的识别和抽取是在一些模式的指导下进行的，采用各种模式匹配算法将待抽取的事件和已知的模式进行匹配。
　　可见，模式匹配方法由两个基本步骤组成：模式选取和事件抽取。尽管不同的基于模式匹配的事件抽取系统有这样或那样的差异，但总的来讲，基于模式匹配的事件抽取方法准确率较高，且接近人的思维方式，知识表示直观、自然，便于推理。然而，这种方法往往依赖于具体语言，具体领域及文本格式，可移植性差，编制过程费时费力且容易产生错误，需要富有经验的语言学家才能完成；并且抽取的模式不可能涵盖所有的事件类型，当从一种语料转移到另一种语料时，为保证不损失性能，往往还需要花费很多工作在模式的重新获取上，因此性价比不高。
　　二、机器学习法
　　机器学习方法建立在统计模型基础之上，它是将事件抽取看作分类问题，主要是选择合适的特征并使用合适的分类器来完成。根据抽取模型中所采用的不同激励源，现有的方法主要可分为3大类:
　　事件元素激励：最大熵分类器，用于事件元素的识别。该方法实现了2个领域中的抽取任务，分别是半结构化的讲座通告（Seminar Announcement）和自由文本的人事管理（Management Succession）。该方法存在着一定的局限性，因为文本中存在着很多非事件元素的词，所以构建分类器时将引人太多的反例，导致正反例严重不平衡，影响抽取的效果。
　　触发词激励：2006 David Ahn结合MegaMTimbl 两种方法分别实现了事件抽取中事件类和元素的识别。在 Ahn 的方法中，最重要的一个步骤就是判断句子中的每个词是否是最能描述某个事件发生的触发词，如果是，则将其归为正例，并用一个多类分类器对其进行分类，获得其所属的事件类别，从而得出其所含的事件元素类型，用于构建识别每一类事件元素的分类器。此类方法是目前比较主流的事件抽取方法，将每个词作为一个实例进行训练，然后判断是否为触发词，但同样引入了大量的反例，导致正反例严重不平衡;并且，事件类别的多元分类以及为每类事件元素单独构造多元分类器时在语料规模较小的时候存在着一定的数据稀疏问题。
　　事件实例激励：是一种基于事件实例激励的抽取模型，充分利用事件和非事件实例的有代表性的特征，构造二元分类器过滤掉非事件的句子，然后来用多知识融合的方法表示候选的事件实例，利用支持向量机采用多元分类的方法自动识别候选事件实例所属的事件类别，实现事件提取任务。
　　综上所述，从国内外研究现状来看，比较流行的事件抽取方法是基于触发词激励的研究。但这类方法所面临的最大问题是必须先对文本中的所有词进行判断以确定其是否是事件触发词，然后再根据相关的信息判断事件的类型。但实际上文本中非触发词的那些词所占的比例很大，如果对所有词进行分类判断不仅增加计算的负担，更重要的是引入太多的反例，造成正反例的严重不平衡。遗憾的是，目前还没有高效的算法对非触发词能够进行有效的过滤，因此，基于触发词激励的事件抽取技术的研究巳陷入了瓶颈。
　　在本课题实现中，事件由事件触发词（Trigger）和描述事件结构的元素（Argument）构成。描述事件的结构包括事件发生的主体、施体、时间、地点等一系列元素。下图为一份“特别处理”公告上运行事件提取模块的处理结果。
　　根据以上任务分类，需要针对性的进行领域词典扩充，对此本工作将各公告首页中的全称-简称对应表、各财务报表的财务制表字段，高管人名等都加入领域词典。对于各个句子，通过词性标注（POS Tagging）与依存关系分析（Dependency Parsing）后便可提取出简单的实体与关系，比如对外担保公告中的“担保对象”、“担保金额”等。然而如“担保原因”这类语句并没有明确统一的表述方式，对此采用规则方法尽量穷尽可能性。这部分工作与传统方法并无明显差异，故不做赘述。
　　根据应用需求不同，知识提取的结果可以是结构化实体，也可以是摘要。摘要一方面可以通过结构化数据配合模板组合而成，也可以通过深度学习算法直接训练。本工作对两种方式都进行了尝试，模板组合方式可以高准确率的保证信息准确，但难以保持原文的行文方式；而深度学习方法直接捕捉原文进行组合，准确率有所不足，两者孰优孰劣需要考虑具体应用场景而定。
　　3.5 算法流程
　　上市公司信息披露自动摘要系统的算法流程如下：
　　PDF解析
　　系统自动识别PDF内标题，并根据标题进行分类
　　按段落和句子进行切分
　　关键句提取
　　实体或事件提取
　　摘要模板的生成
　　每类摘要标注50-100份即可，如果效果不足，可以通过模型测试界面进行观测与改进。
　　（四）公告摘要制作流程及改进
　　本项工作的初始目的是为了公告制作小组提供合适的自动化处理工具，改进流程，降低风险，提高效率。公告制作小组的摘要内容制作流程是整个生产流程中的微小一环，收录三个步骤：
　　本工作在生产环境搭建了自动摘要微服务，为公告采编系统提供服务。在新的流程下，自动摘要服务取代了原有的摘要采编工作，自动生成的摘要仍通过人工审核后发布。
　　根据统计，按照原有流程，摘要采编这道工序的时间从20秒至184秒不等，平均约为54秒；按照改进后的流程，自动摘要服务可在数秒之内完成摘要采编（含数据请求及返回的时间），单一工序效率提升了十倍有余。
　　这在公告发布高峰期带来的工作量节约是相当可观的。根据实际使用情况来看，自动摘要服务给出的摘要正确率在可接受范围内，并有继续优化完善的空间。这也给我们对其他手工工作密集的工作程序改进带来了新思路。
　　4.2 基于知识的信息抽取
　　本课题共针对9类高频公告的开展了实验，分别对结构化提取与摘要生成进行了测试。9类公告的选取主要考虑几个方面：
　　9类公告的摘要示例及所需要抽取的信息点的分析如下：
　　4.2.1 股东大会/董事会决议公告
　　公告摘要示例：
　　(600390)“*ST 金瑞”公布第六届董事会第二十六次会议决议公告
　　金瑞新材料科技股份有限公司第六届董事会第二十六次会议于 2016 年 6 月 18 日召开，会议审议通过《关于公司发行股份购买资产暨关联交易方案的 议案》、《关于公司本次重组配套融资方案的议案》、《及其摘要的议案》等事项。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　(600289)“亿阳信通”公布 2015 年年度股东大会决议公告
　　亿阳信通股份有限公司 2015 年年度股东大会于 2016 年 6 月 20 日召开， 会议审议通过公司 2015 年年度报告及摘要、公司 2015 年度利润分配预案、 公司续聘 2016 年度财务审计机构和内控审计机构的议案等事项。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　股东大会名称（实体）
　　股东大会召开时间（实体）
　　通过的审议项（实体）
　　4.2.2 召开股东大会通知公告
　　公告摘要示例：
　　(600707)“彩虹股份”公布关于召开 2017 年第三次临时股东大会的通知
　　彩虹显示器件股份有限公司董事会决定于 2017 年 10 月 25 日 14 点 00 分召 开 2017 年第三次临时股东大会，审议关于对外投资的议案。
　　网络投票系统:上海证券交易所网络投票系统;
　　交易系统投票时间:2017 年 10 月 25 日 9:15-9:25,9:30-11:30， 13:00-15:00;
　　互联网投票平台投票时间:2017 年 10 月 25 日 9:15-15:00。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　(603027)“千禾味业”公布关于召开 2017 年第二次临时股东大会的通知
　　千禾味业食品股份有限公司董事会决定于 2017 年 10 月 25 日 10 点 00 分召 开 2017 年第二次临时股东大会，审议《关于公司及其摘要的议案》、《关于公司的议案》、《关于修订的议案》等事 项。
　　表决方式:现场投票和网络投票相结合; 网络投票系统:上海证券交易所网络投票系统; 交易系统投票时间:2017 年 10 月 25 日 9:15-9:25,9:30-11:30，13:00-15:00;
　　互联网投票平台投票时间:2017 年 10 月 25 日 9:15-15:00。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　股东大会名称（实体）
　　股东大会召开时间（日期）
　　待审议项（实体）
　　表决方式（实体）
　　网络投票系统类型（实体）
　　交易系统投票时间（日期）
　　互联网投票平台投票时间（日期）
　　4.2.3 利润分配实施公告
　　公告摘要示例：
　　(600072)“钢构工程”公布关于 2015 年度利润分配的实施公告
　　中船钢构工程股份有限公司实施 2015 年度利润分配方案为:每 10 股派发 现金 0.15 元(含税)。
　　股权登记日:2016 年 6 月 24 日 除息日:2016年6月27日 现金红利发放日:2016 年 6 月 27 日
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　(600323)“瀚蓝环境”公布关于 2011 年公司债券 2016 年本息兑付和摘牌公告
　　南海发展股份有限公司 2011 年公司债券(简称“PR 发展债”)将于 2016 年 7 月 7 日开始支付:5 年期债券“PR 发展债”之本金的 70%;5 年期债券“PR 发 展债”自2015年7月7日至2016年7月6日的利息。
　　兑付债权登记日:2016 年 7 月 4 日 债券停牌起始日:2016 年 7 月 5 日 兑付资金发放日:2016 年 7 月 7 日 债券摘牌日:2016年7月7日
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　利润分配方案名称（实体）
　　A股每股现金红利（数字）
　　股权登记日每股转增股份（数字）
　　除权（息）日（日期）
　　新增无限售条件流通股份上市日（日期）
　　现金红利发放日（日期）
　　公司债券简称（实体）
　　兑付债权登记日（日期）
　　兑付资金发放日（日期）
　　债券摘牌日（日期）
　　4.2.4 业绩预测公告
　　公告摘要示例：
　　(600602)“云赛智联”公布 2016 年半年度业绩预增公告
　　经云赛智联股份有限公司财务部门初步测算，预计 2016 年半年度实现 归属于上市公司股东的净利润与上年同期(法定披露数据)相比，将增加 95% 以上。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　业绩预测描述（句子）
　　4.2.5 停、复牌公告
　　公告摘要示例：
　　(600767)“运盛医疗”公布重大事项停牌公告
　　运盛(上海)医疗科技股份有限公司收到第一大股东上海九川投资(集团)有限公司通知，九川集团正在筹划涉及公司的重大事项，该事项可能对
　　公司的控股权造成重大影响，该事项存在较大不确定性。
　　经公司申请，公司股票自 2016 年 6 月 14 日起停牌。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　(603788)“宁波高发”公布关于筹划非公开发行股票事项复牌的公告
　　鉴于宁波高发汽车控制系统股份有限公司董事会已审议通过非公开发行 股票相关事项，经向上海证券交易所申请，本公司股票于 2016 年 6 月 15 日 复牌。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　停复牌原因描述（句子）
　　停牌时间（日期）
　　复牌时间（日期）
　　
　　4.2.6 新股/限售股上市公告
　　公告摘要示例：
　　(603085)“天成自控”公布首次公开发行限售股上市流通公告
　　浙江天成自控股份有限公司本次限售股上市流通数量为 3,750,000 股;上 市流通日期为2016年6月30日。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　上市日期（日期）
　　限售股上市流通数量（数字）
　　4.2.7 风险警示公告
　　公告摘要示例：
　　(600381)“青海春天”公布关于公司股票实施其他风险警示暨股票复牌 的公告
　　根据相关规定，青海春天药用资源科技股份有限公司股票将于 2016 年 6 月 28 日继续停牌 1 天，6 月 29 日起复牌并实施其他风险警示，实施其他风 险警示后股票价格的日涨跌幅限制为 5%，将在风险警示板交易。实施其他风 险警示后的股票简称:ST 春天，股票代码:600381。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　风险警示描述（句子）
　　实施其他风险警示后股票价格的日涨跌幅限制（数字）
　　4.2.8 终止上市公告
　　公告摘要示例：
　　(600087)“*ST 长油”公布关于股票终止上市的公告
　　2014 年 4 月 11 日，中国长江航运集团南京油运股份有限公司收到上海 证券交易所自律监管决定书[2014]161 号《关于终止中国长江航运集团南京 油运股份有限公司股票上市交易的决定》,上海证券交易所决定终止公司股 票上市交易。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　自律监管决定书（实体）
　　终止上市执行描述（句子）
　　4.2.9 融资融券公告
　　公告摘要示例：
　　(601107)“四川成渝”公开发行 2016 年公司债券(第一期)发行公告(面 向公众投资者)
　　四川成渝高速公路股份有限公司面向公众投资者公开发行面值不超过 10 亿元(含 10 亿元)的公司债券已获得中国证券监督管理委员会证监许可 [2015]1484 号文核准。
　　四川成渝高速公路股份有限公司 2016 年公司债券(第一期)基础发行 规模为人民币 5 亿元，可超额配售不超过 5 亿元。请投资者仔细阅读公告 全文。
　　仅供参考，请查阅当日公告全文。
　　对应信息点：
　　公司全称（实体）
　　公司简称（实体）
　　公司代码（实体）
　　发行类型（实体）
　　发行面值（数字）
　　发行规模（数字）
　　获批文件号（实体）
　　4.3 实验结果评测
　　对结构化提取测试主要观察提取的实体是否准确并全面，摘要的准确率则与公告制作小组制作的人工摘要通过edit-distance方法直接对比，摘要的实现力求与官方要求一致。
　　在模型开发过程中，公告种类和数量循序增加，本课题期间，系统经过了15个版本的迭代。前4、5个版本准确率的提升非常明显，通过深度学习结合统计的方式，准确率快速提升到75%的区域。伴随着测试数据多样性的增加，在6版本到14版本迭代的过程中，准确率出现了波动，通过对异常情况进行分析，提升统计学习的泛化能力，同时对异常情况进行规则整理，最终准确率获得了提升。
　　本文在3000+公告数据集上对系统的最终效果进行了回测分析，在其中222篇有人工标注摘要结果的公告数据上进行了准确率分析。测试结果如表1所示，可以看到，无论是结构化提取准确率，还是摘要生成准确率（评估值），都比较令人满意。
　　以下为九类公告的准确率统计：
　　（注：摘要准确率：由公告制作小组对摘要文本描述进行人工评测）
　　（五）研究总结5.1 成果落地
　　依据本研究课题，我们设计并实现了自动公告摘要系统，以微服务的方式为周边系统服务，提供了单篇公告测试页面和批量摘要生成API。该系统目前已经上线运行，服务于公告制作小组，有效降低了部分摘要的制作时间，降低了风险，提升了效率。
　　5.2 总结展望
　　本文介绍了上市公司公告专业领域的知识抽取工作，采用了深度学习与传统规则方法的混合算法流程，并以9类高频公告作为测试集，均达到了理想可用的效果。
　　未来工作可以围绕几方面开展：
　　（六）参考文献
　　中国证监会，2007，《上市公司信息披露办法》。
　　上海证券交易所，2013，《上海证券交易所信息披露公告类别索引》。
　　谭红叶，2008，《中文事件抽取关键技术研究》，哈尔滨工业大学。
　　Ahn D, The stages of event extraction. InProceedings of the Workshop on Annotating and Reasoning about Time and Events,pages 1–8. Association for Computational Linguistics 2006.
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　　Bordes A, Usunier N, Garcia-Duran A, et al.Translating embeddings for modeling multi-relational data[C]. Advances inneural information processing systems. 2013: 2787-2795.
　　Cho K, Bahdanau D, Learning PhraseRepresentations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation. arXiv: 1406.1078v3 2014.
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　　Radev D R, Hovy E, McKeown K. Introduction tothe special issue on summarization[J]. Computational linguistics, 2002, 28(4):399-408.
　　拓展阅读：
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　　整洁的免费采集软件有很多，当然他们也有自己的盈利模式，让我们去获取他们的价值是一件困难的事情，中国不缺少优秀的创业者，无数的创业者血本无归，所以我建议你能够先考虑你要解决一个什么样的需求，你是一个教育网站，就应该从如何保障老师获取工资的公平，如何管理课堂，如何保障学生利益入手，这个是一个大方向，然后你要先明确产品，你要采集哪些关键词，比如把英语课老师取关，那么这些关键词你怎么来，是放到站内搜索，还是付费后去获取，亦或者是通过一些榜单来获取，或者是通过自媒体平台去引流，还有关键词你的前后缀必须统一，这个很重要，后缀名必须统一，要不然就涉及到侵权，因为你获取他们网站免费的文章时，需要有链接地址，不然就涉及到非法传播，这个时候，你需要的就是去获取网站url，然后对比他们网站公布的其他网站的url，找到他们url对比最好的锚文本段落，然后把他们网站关键词设置到上述网站链接上，这样他们的关键词即被你采集了又被获取了，最重要的是，你能获取免费的流量，所以必须将你的精力放在能够赚钱的方向，不然你的网站没有流量，优质的文章也会被你采集到另外一个网站，你得不偿失。
　　
　　还可以吧，如果想采集有价值的文章并且定期更新的话，那就多注册几个号，来采集你要采集的文章就行了。 查看全部

　　解决方案:宜信技术分享：Agentless监控实践中的预警指标采集
　　编译自如何获取提前警报的指标以防止出现问题
　　许多公司开发了监控解决方案来解决指标采集、显示、预警发送等一系列问题。
　　本文介绍的监控解决方案由高性能时序数据库InfluxDB、时序分析监控工具Grafana、Agentless自动化工具Ansible组成：Ansible负责持续捕获服务器硬件指标数据并将数据存入数据库涌入数据库；时间序列分析监控工具 Grafana 负责从 InfluxDB 读取和显示指标数据，设置阈值，配置警报。
　　一、开发环境
　　通过三个本地虚拟机恢复监控对象：一个是监控服务器（monitor），另外两个是可以访问监控服务的服务器（server1和server2）。使用 Vagrant 管理开发环境，执行 vagrant up monitor 命令，通过下面的 Vagrantfile 启动和配置监控服务器。如果需要将 server1 和 server2 连接到监控服务，可以稍后启动这两个虚拟机服务器。
　　Ansible 负责配置监控服务器，包括安装 InfluxDB、Grafana 和 Ansible，以及配置监控服务。为了保持代码干净和结构良好，每个工具的安装任务都保存在一个单独的 YML 文件夹中。include_tasks 动态地将分组任务收录到整个流程中。
　　2.监控服务配置
　　监控服务配置步骤如下面的monitoring-configuration.yml文件所示。首先，创建一个监控数据库，生成完成各种数据库操作的API。通过 Ansible URI 与 Web 服务交互。从被监控对象服务器中提取的所有指标都存储在监控数据库中。
　　
　　接下来，创建 Grafana 数据源，连接数据库 InfluxDB，读取所有指标数据。Grafana 提供的 API 支持通过 json 格式的内容最大限度地利用配置。除了数据源之外，还创建了一个 Slack 通知通道和第一个面板。
　　Slack 通知通道指向 beta Slack 工作区。用户可以创建自己的工作空间，邀请运维人员加入。同时创建传入的 webhook，替换 json URL 字段值。
　　初始面板显示已用内存的百分比。用户可以添加其他指标或创建新面板。阈值可设置为95%，可以直观的查看显示结果；同时配置了一个alert：当最后5个指标值大于等于95%时，会向Slack通道发送通知。
　　Ansible 支持在多个服务器上同时执行任务。此外，Ansible 可以通过清单文件（/etc/ansible/hosts）了解目标服务器的分组情况。在监控服务配置期间，在清单文件中创建了受监控的服务器组。该组中的所有服务器都会被自动监控。
　　服务器连接监控服务后，为了防止 Ansible 验证 SSH 密钥，需要在 Ansible 配置文件（/etc/ansible/ansible.cfg）中禁用默认功能，使 采集添加服务器的指标。
　　通过 Ansible playbook (playbook-get-metrics.yml) 连接所有监控对象，以提取所有相关指标。Ansible playbook 位于 /etc/ansible/playbooks 目录中。通过CRON配置，每分钟执行一次：每分钟采集，存储和显示指标数据；如果发现问题，将发送警报。
　　3. 采集 指标数据
　　下面的 playbook-get-metrics.yml 文件负责从 monitor_servers 中提取所有重要的指标，并将数据 采集 存储在 monitor 数据库中。初始面板只有采集内存使用率。用户可以在 playbook 中添加任务、采集其他指标。
　　InfluxDB 数据存储 API 用于将指标数据存储在监控数据库中。192.168.33.10是监控服务器的IP地址，8086是InfluxDB的端口号。在数据库中，已用内存的key为used_mem_pct。用户需要为每个指标配置相应的键。
　　
　　Ansible 默认使用 采集 目标主机信息来执行任务。例如，根据主机名（ansible_hostname），可以确定指标来自哪个服务器采集。另外，内存消耗百分比可以通过Ansible采集实际使用的内存（ansible_memory_mb.real.used）和累计实际内存（ansible_memory_mb.real.total）计算得出。有了这些数据，您可以执行 ansible monitor -m setup -uvagrant -k -i hosts 命令。当SSH密码弹出时，输入vagrant。前面的信息是json格式的，值可以用点符号来访问。
　　4.在监控服务中访问服务器
　　运行 vagrant up monitor 命令启动监控服务器。
　　然后在浏览器中输入：3000访问Grafana。用户名和密码都是admin。点击used_mem_pct面板链接，可以在折线图中查看被监控服务器的值。
　　连接其他服务器，查看折线图中的数值。开始连接其他服务器，查看折线图中的数值。启动server1，执行vagrant up server1命令，继续执行ansible-playbookplaybook-add-server.yml -u vagrant -k -i hosts命令。-u 参数用于定义 SSH 用户，-k 参数提示输入密码，-i 参数用于定义监控服务器。
　　获取新的服务器 IP 地址和 SSH 证书后，Ansible 就可以连接到服务器了。在监控服务器/etc/ansible/hosts文件中插入一行代码后，服务器就可以连接监控服务了。当 CRON 再次执行 playbook-get-metrics.yml 时，server1 将成为监控对象。这样就可以采集，存储，展示server1的各种指标数据。
　　五、结论
　　本文介绍的监控方案成本低，易于实现，具有以下优点： Ansible 不需要在所有监控对象中安装代理；所有指标数据都存储在高性能时间序列数据库InfluxDB中；使用 Grafana 统一展示数据，支持配置告警。
　　解决方案:百度手机网站快速排名软件多少钱？关键词快速排名软件哪家好？
　　百度手机网站快速排行软件多少钱？关键词哪个是最好的快速排名软件？
　　百度PC和手机批量排名查询工具
　　网上有很多这样的SEO工具，可以支持百度手机查询和百度PC批量排名查询。好像也可以支持搜狗、神白马和360手机PC。我已经使用了很多这样的批量排名查询。
　　能快速提升排名的网站软件在哪里？
　　呃，我觉得这个，提高网站的排名的软件有很多，但是对于这个，你得找一个好的。我朋友最近在用一个营销软件，也可以做排名。朋友说还不错，排名很快
　　互联网市场上常见的SEO是3-7天百度首页、3天百度第一、5天首页排名等等。这个网站快速排序推广的优化口号有没有深深的吸引你呢？如果你还在痴迷于快排，还在傻傻地听着所谓互联网巨头的所谓seo快排课程。结果，你一定是花了很多钱，走错了路，收获很少。
　　我可以很清楚的告诉你，Quick Queue确实存在，但远没有广告所说的那么神奇。对于每个网站不同的状态：百度爬取、评论、排名、流量大小、行业属性、产品（服务）属性、收录量、老域名、外链、原创实力、主机因素等，是快速排序最终决策的关键点。
　　让我问你们，SEO应该做什么？如何优化主页上的关键词？
　　如果你想提高网站的排名，首先你的网站必须有基础优化，网站没问题，你可以有排名，如果你有排名，那么想要改进，如果你的网站还没有达到前十页，建议做以下网站基础优化工作
　　1、关键词选择和布局关键词，搜索引擎根据关键词进行索引。选择关键词时，可以在百度下拉搜索框及相关搜索中选择有流量的关键词。
　　关键词主要有以下三种类型：
　　
　　如何让网站快速收录、网站做好百度收录
　　1核心关键词：对于与行业密切相关、竞争激烈、搜索量大的词，一般可以设置24个词。
　　2 长尾关键词：竞争小，搜索量平均，但可以提高网站的流量和后期转化。
　　3Brand关键词：比如Flow Treasure网站，Flow Treasure就是品牌词
　　关键词选择非常重要。熟悉网站的定位直接决定了你的用户群和网站的发展方向。
　　放置关键词的区域有：网站标题、网站描述、网站页面内容。
　　A 网站 一般来说，首页的权重最高，所以不要在首页堆放关键词，重点放在关键词进行优化。
　　首页的关键词一般是核心key，长尾关键词我们可以放在栏目页或者内容页进行优化，这样的布局是搜索引擎首选的，排名会更高。.
　　排名速度的差异
　　1. 网站优化速度
　　原来，网站的正常优化速度差异并不显着。许多人喜欢在优化操作中走捷径。他们总以为今天做手术，第二天马上就能拿到排名。为了提高排名，他立即去批量操作，通常这种情况都归咎于作弊操作，这对网站也是非常有害的。
　　长期稳定排名的优化操作对搜索和搜索引擎都有好处。如果用户是第一，搜索引擎是第二，那么我们的优化操作对我们的网站长期稳定的排名是非常有利的。
　　
　　2.网站排名关键词的名字数量
　　如果用黑帽法操作，可以在短期内对一批关键词进行排名，主要是为短期内网站的关键词建立链接，让关键词有一个短期内排名更高。权重，这样的操作方式效果在绿萝2.0面前已经下降了很多。
　　对于长期稳定的排名，一开始他们通常会针对三到四个核心关键词进行优化。获得流量后，在站内不断调整，包括长尾关键词的排名优化，突破我们的流量瓶颈，更多的流量和停留时间会让我们的网站排名更加稳定。
　　关键词挖矿
　　关键词 的选择决定是网站 在搜索引擎上获得良好排名的关键。因此，对于技术网站优化研究人员来说，研究关键词是用户可以
　　找到您的 网站 1 个可以显着提高您的 网站 浏览量和排名的关键信标。
　　但是，用户的搜索习惯是不断变化的。例如，根据百度搜索引擎的下拉列表、搜索推荐等方式，可以发现用户应用的搜索词会受到当前社会环境的影响。
　　会议热点、新闻报道的及时性等。因此，网站上的关键词不可能一蹴而就，而是适应时代和市场发展趋势的变化，坚持每天分析关键词。
　　选择简单的改进方法
　　在关键词SEO排名优化的过程中，最好从指标值比较低的关键词开始。由于很容易以较低的指标值进行改进，因此可以节省时间。
　　关键词 指数值高的，如果流量不稳定，我觉得刷起来快，掉下来快。因此，为了保险起见，最好从索引值较低的 关键词 开始，然后开始改进 查看全部

　　免费提供:守望数据采集器3.6 免费版
　　Watch data采集器是一个数据信息采集软件，由于采用了最新的接续点采集功能，可以正常保证传输的完整性，同时还具有自动过滤功能和采集文章链接替换功能，将为操作者节省大量时间和精力！
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　　最新信息:SEO综合查询工具哪里找(seo综合查询工具可以查看哪些数据)
　　什么是网站站长SEO查询工具？
　　许多SEO新手都会遇到理解网站的问题，无论是了解自己还是了解竞争对手网站，要知道SEO优化做得有多好，方法是什么，如何看待它？
　　为了了解网站网站建设的历史，网站权重，安全检测信息，归档信息，网站信息，页面TDK信息等在主要搜索引擎上收录，不可避免地要使用网站管理员不可或缺的SEO综合查询工具。
　　SEO综合查询工具是收录网站站长所需的所有功能，解决站长的问题
　　问题帮助网站更好的搭建和优化工具，可以随时了解自己或竞争对手网站的情况，是一个全方位的网站站长工具SEO综合查询包。
　　站长可以使用SEO综合查询来及时了解网站的信息，并根据查询工具给出的结果，制定适合网站的优化策略，避免在网站优化过程中绕道而行。站长可以通过定期的SEO综合查询进行网站数据分析。
　　
　　过去，每个人都想过检查网站的重量，检查网站网站的历史记录，检查
　　百度网站等，第一反应总是爱站收录还是网站主妇，但在互联网快速变化的今天，越来越多的后起之秀也未能幸免。
　　那么在哪里可以找到一个好的SEO综合查询工具呢？
　　今天小编将推荐一款优秀的站长工具网站，枫叶SEO网络，站长工具_SEO综合查询工具_批量查询分析工具网络。
　　网站SEO综合查询：只需输入网站域名即可查询关键词网站排名、网站 收录数、搜索引擎真实标题收录（检测网站是否挂断）。
　　那么如何使用枫叶SEO网络的综合查询工具，小编携手带你去体验，一起来看看吧！
　　1. 打开浏览器，进入枫叶SEO网站： ;
　　
　　2.在PC端在线查询，打开站长工具在线免费查询;
　　3. 在“请输入需要查询网站”文本框中输入要查询的域名，然后单击“查询”;
　　4.查询结果：以我们输入网站为例，通过SEO综合查询工具，我们可以理解下面提供的信息;
　　作为SEO综合查询工具，
　　枫叶SEO Network的页面更简洁，更完善，查询结果更全面，基本上是一个工具可以处理大部分的查询需求，关键词挖掘和扩展，SEO优化，域名安全检测等也有查询工具。 查看全部

　　测评:优采云数据采集/挖掘软件免费在线试用怎么样？
　　优采云——全球数百万用户信赖的数据采集器，适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机构、电子商务从业者、学术研究等多种职业。该平台具有以下特点：
　　1. 云采集
　　5000台云服务器，24*7高效稳定采集，结合API与内部系统无缝对接，定时同步爬取数据
　　2.智能采集
　　提供多种网页采集策略和配套资源，帮助整个采集流程实现数据完整性和稳定性
　　
　　3.适用于全网
　　即看即摘，无论是文字、图片还是贴吧论坛，支持全业务渠道爬虫，满足各种采集需求
　　4. 海量模板
　　内置数百个网站数据源，覆盖多个行业，简单设置即可快速准确获取数据
　　5.简单易用
　　
　　无需学习爬虫编程技术，简单三步即可轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
　　6.稳定高效
　　支持分布式云集群服务器和多用户协同管理平台，可灵活调度任务，流畅爬取海量数据
　　如果想了解更多，可以搜索网站或点击以上产品查看相关文章，或加入群寻找其他正在使用的人。
　　解决方法:搜索引擎优化中，如何选择正确的关键词？免费关键词分析工具
　　选择正确的 关键词 对 SEO 至关重要。使用正确的 关键词 可以将您的结果或广告页面提供给正确的受众。（避免非目标受众点击造成的经济损失，提高自然搜索的意图匹配）每个输出的关键词可以直观的理解，有多少竞争页面可以突破首页排名。以及需要多少外部链接才能突破首页排名。
　　数据显示每个 关键词 有多少竞争页面有突破的潜力，以及这些页面需要支持多少外部链接。让数据形式的 SEO 目标变得清晰。
　　关键词是SEO优化的核心，也是流量的关键网站。只要使用得当，搜索排名会大大提高。如何挖掘和分析 SEO关键词？方法有很多，最快最有效的是使用关键词工具。毫不夸张地说，一个好的 关键词 工具可以为您提供 SEO 排名所需的所有数据。
　　如何分析判断seo关键词的难度，优化网站的第一步就是确定需要推广的关键词。如果你的 关键词 没有被很好的选择，那么你的优化动作将是徒劳的。
　　关键词优化难度估计
　　关键词优化难度估计是根据某一个关键词的多个数据，通过算法计算出关键词的优化难度。优化难度值越​​高，关键词的优化难度就越大。
　　关键词索引
　　关键词索引是关键词的搜索次数，反映了关键词的用户的搜索频率。日搜索量越大，关键词的商业价值就越高（以百度指数为参考）。
　　关键词搜索结果
　　
　　关键词搜索结果是指用户在搜索引擎中搜索某个关键词时出现的相关搜索结果。结果少表示竞争程度低，结果多表示竞争程度高。
　　关键词长尾词个数
　　关键词长尾词数是指与某个关键词相关的长尾词数。数字越大，关键词的准确率越高，数字越小，竞争越少。
　　关键词投标数量
　　关键词出价数是指某个关键词的搜索结果中收录的出价排名网站的数量，可以体现该词的商业价值。竞争者越多，商业价值越高，价值越高，相应的优化就越难。
　　关键词网站 排名
　　关键词网站排名是指统计某关键词下的竞价排名网站的详情和排名前50的自然排名网站的详情排名。分为：百度系列、首页、内页、竞价、备案、未注册。
　　在对市场份额的永恒追求中，企业需要密切关注。在互联网世界中，如果您管理网站自然搜索的存在，相信您的客户或老板会要求您提供有竞争力的搜索。任何对 SEO 稍有了解的人都知道 关键词 在 SEO 的成功中起着至关重要的作用。关键词研究和分析是所有SEO的基础。经验丰富的 SEO 营销人员通常非常擅长 关键词 分析。他们可以为SEO打下良好的基础并获胜。
　　不分析和探索关键词就像蒙着眼睛扔飞镖，好像你不知道每个人都在寻找什么，你不知道你会打什么。
　　
　　当你在做一个关键词分析的时候，每个人最初都有一个他们想要的列表关键词，但是当你开始分析的时候，你会发现很多你没想到的东西，而不是甚至可能知道关键词。很多人认为关键词的研究分析在于工具的选择，只需要在工具中输入想要的关键词就可以得到一个列表，但这种想法是错误的。
　　使用工具的这一步应该称为关键词搜索，搜索关键词的搜索量反映在工具中。关键词搜索是一个不错的起点，但关键词分析超出了搜索量。关键词研究和分析是一个过程，一个为你的整个网站制定SEO策略的过程。找到那些你可以排名的 关键词s 并获得与你的行业相关的流量。本文章 将通过几个步骤向您展示关键词 分析的过程和基础知识。如果您有兴趣，请继续阅读。
　　1.为什么要排名
　　第一个问题是最简单的，我要做什么以及为什么要对（事物/服务）这个词进行排名。假设我拥有一家花店，我想要排名的东西是“花店”。好吧，很简单，这就是 关键词 开始的地方。
　　2. 为什么我已经排名了？
　　第二个问题是问自己，为什么我已经为这个词排名了？这个问题通常是针对已经拥有 网站 的企业。以花店为例。也许花店已经有了网站。这家店可能生意好，也可能不好。我们需要做的是利用工具对现有数据进行深入的研究和分析。
　　3. 为什么我的竞争对手排名
　　第三个问题，假设你没有网站，并且需要开始一个新项目，你需要问自己，我的竞争对手在做SEO，他们是怎么做的？通过关键词分析工具，你可以知道你要排名的关键词中有哪些网站在排名，他们各自的排名顺序是什么，甚至他们是如何使用这个SEO的关键词 获得多少点击一目了然。通过分析这些数据，您可以查看排名高后可能获得多少“免费”点击。您还可以通过数据了解哪些关键词的点击次数较少，并以此避免一些不必要的关键词，避免在这些不必要的关键词上浪费时间。 查看全部

　　整套解决方案:整洁的免费采集软件，和googleadwords获得正规流量的方法？
　　整洁的免费采集软件，和googleadwords获得正规流量的方法？内容来源：豆瓣免费公开链接：-htm-tid-95114114.html自己做的网站来源：.采集美文热门歌曲音乐等下载：.拼图制作一张你的喜欢的网页风格图片下载：.网页快速制作（样式，样式质量，压缩）下载：.网页快速修改（logop图等下载）下载：.网页视频文件压缩免费下载：.网页截图上传这个网址获取百度云压缩：.网页视频图片拼接你可以将视频或者图片、音频粘贴上去之后还可以进行下一步操作。操作方法参见下图：下载分享：。
　　
　　小红书上的种草推荐，可以说是非常之到位了，而且一般来说女生都比较喜欢日常使用，适合生活旅游等方面的攻略分享。而且对于内容的质量和用户体验都是非常不错的。其次的话其实还有一个网站可以做到，可以根据类别选择去看，百度云盘大文件下载，软件链接，
　　
　　各大自媒体平台，比如今日头条。大量无价值内容推荐->精准目标客户，提高转化率，并且取消系统推荐过多垃圾文章，提高用户体验；同时推荐高质量高逼格专业人士。
　　b站的知识付费up主，每天一篇搞笑视频，多些关于互联网运营相关的课程，初期可以做个新媒体矩阵。头条的热文每天推送，可以做文章栏目。抖音快手的很多都是真人出镜，把价值做到很大。个人站长没有必要搞很大，因为太麻烦了。推荐之前先想想自己可以在哪方面能提供价值，然后才能更好的吸引用户来关注你，可以从身边入手。然后专业的认证会提高你的关注度。 查看全部

　　解密:百度云你可以试试链巢采集器(图)
　　整洁的免费采集软件比较多，但是你必须要知道一个点。那就是采集的东西，要符合ugc的审核标准，才能下载使用。为什么说ugc呢？其实已经被人们证明过无数次，只要是面向新闻类的，基本上都是ugc网站。而商品类的，大多数都是非ugc。至于收费的软件呢，基本上都是普通网站接入，他们只要保证接入的服务器是可靠，安全，稳定。
　　不然还是靠你自己独立下载使用吧，或者借用代理。因为你想发布产品，想做微商呢，就必须要有稳定，可靠的服务器。这样可以保证你的产品和服务是最安全的。
　　apistore目前会供给第三方开发者“调用接口-获取链接”功能，该功能已通过unity的uri获取对象发布出去。
　　
　　百度云
　　你可以试试链巢采集器，对需要调用外部数据的软件有很好的识别，不需要你再重新配置api。
　　现在市面上的h5采集工具实在是太多了，这边建议用百度云采集器，百度云一键导入优采云采集器的接口。
　　
　　百度云采集器，
　　有一个公众号，里面所有的第三方公众号公用一个接口，
　　1.百度云采集器2.今日头条采集器3.腾讯自己的百发
　　需要采集公众号或第三方平台的文章，ip来源是谁，目标网站一并抓取并发布出去，然后呢，同步到apps里面。采集软件帮你下载一份免费的采集网站，然后你的第一步就是发布出去。这个现在市面上很多， 查看全部

　　整洁的免费采集软件——免费下载！(图)
　　整洁的免费采集软件。支持：图片采集、视频采集、网页采集、关键词采集、微信采集、微信公众号抓取、简书采集等等高级筛选，可以清晰的识别关键词以及不同的采集效果，特别适合采集链接特别长、图片链接还有视频的信息。该采集软件已经更新到v7.2版本，包括网页设置、图片采集、微信采集、简书采集、文字采集、简书采集、word采集、全网自动采集等高级功能。欢迎免费下载！。
　　自己设置vpn，爬虫没问题，方法没问题的话，看收益，单月收益能稳定在1w以上就可以，这个是不需要代理的，业务合作商一般都会提供低价代理而且开发一个好的代理系统并不难，我是haoyouqun客服，
　　
　　在sae社区看见一篇友商都有的【美人网】的设置。
　　确实没有免费的爬虫。要么购买付费的，要么找我们搭建开源爬虫。
　　
　　免费的都是有问题的，爬虫本来就是建立在对网站抓取操作基础上的，没有这个操作抓取都不能称之为爬虫，哪个网站会有时间、金钱来配置自己的采集系统，个人不建议免费的如爬虫这么多。
　　我这里知道一个网站，原创代理商，3000一年，
　　代理是有的，而且还是不需要代理费的，我现在就在做这个项目，比如在淘宝接一个自己喜欢的图片，转存到代理专门的电商平台里面，然后每天通过网站接返利，这样实实在在的很多个人站长都需要的项目。一个月一两千还是没问题的。 查看全部

　　网站标题+网址可以测试网站是否是非常靠谱的内容生产商
　　整洁的免费采集软件easyreitdouz-pro不仅能支持pc版和ios，还支持手机版。操作非常简单，具体可以看看这篇文章。拼命采集网址，神器加持，
　　看到url就采吧。太不靠谱的网站不采。
　　我们采集过程一般是：有效的网址提交——给出排版预览效果，有合适的字段可以直接发送到邮箱。以上仅供参考。
　　
　　网站标题+网址可以测试网站是否是非常靠谱的内容生产商，如果真正没有问题，
　　用采集浏览器抓包就能知道是不是靠谱的网站，
　　
　　在要采集的网站中选择相关的关键词，然后找到对应的关键词，就可以自行去查询这个关键词对应的网站的url，从而去采集网站的内容，然后发布到需要内容的平台上。
　　查网址本身就是一种不靠谱的事情，而且会对数据来源产生疑问；第二，采集邮箱的话，百度网盘很便宜，然后找一个免费的邮箱就够了。
　　别扯什么软件什么网站。用爬虫软件能很方便的去全网采集还要手工干什么？你要真是热爱，就出个url给我，我帮你爬，老子来做采集，
　　如果你目的不是为了版权保护，最好不要采。就是采了也是被盗用。不过可以在这个网站通过分享内容来获取，网上免费的内容太多了，看你分享的好坏，url在你目标网站内容里面有多少。总的来说目的明确，你就自己做个软件即可。 查看全部

　　整洁的免费采集软件新闻源数据采集(组图)！
　　
　　整洁的免费采集软件新闻源数据采集软件boss直聘直聘网的新闻采集是由新闻源账号发起的，并且是独家，只有这家网站有新闻，报道的多且有实际效果，才有用户采集的意愿。其他网站的新闻采集方式均遵循百度收录规则，首先要排除恶意链接，其次再谈收录。采集boss直聘新闻的用户基本都是想进入互联网圈，从业人员，boss直聘公司自己也知道，采集效果不会太理想，于是开始采集公司内部的新闻，这样不单单可以采集有效信息，而且可以为公司做宣传。
　　
　　对于其他网站的新闻采集，都已被百度屏蔽，导致收录效果不好，自然没用户采集。通过数据采集软件专门采集新闻消息，发出去即可。新闻源采集分为爬虫采集和人工采集。爬虫采集是在网站中寻找想要的新闻源，然后定期不定期的把对应地方的新闻采集下来，然后发布到自己的网站上面，人工采集就更简单了，定期搜集对应地方的新闻，然后挑选质量比较高的新闻去做采集，有些效果好的新闻，采集下来没有用户看到，但是你能采集到有效信息就可以了。
　　新闻源采集的文章采集一般是编辑进行处理，然后转换成pdf格式进行打包发布。人工采集的软件适合采集的网站，基本为只是普通网站，比如今日头条，天天快报，搜狐新闻等等。采集软件操作简单，一次操作即可采集多天的新闻源，并且直接采集转化。为什么采集软件可以采集到很多信息，并且实时收录，只要找对了采集软件，效果还是不错的。 查看全部

　　亿企生意/万万起买/国家商业知识精神文明传播中心
　　整洁的免费采集软件我不知道，但是我每天都用采集器采集数据，像人人采集器、5118采集器、采贝采集器这些免费的采集器都很不错。如果你不会用有些软件，可以百度一下如何用采集器采集淘宝、天猫、京东等网站的数据。
　　亿企生意网上采集。
　　
　　用酷传推广助手
　　最实用的免费免费采集网站，莫过于亿企生意了。亿企生意采集的数据更全，操作更简单，易上手，还提供一站式网店转让，店铺装修，新店快速上手等多个服务。
　　亿企生意网站是一家在线智能采集数据的免费网站，拥有海量购物精准数据，包括但不限于淘宝、天猫、京东、蘑菇街、美丽说、蘑菇街网等；其智能采集的功能已经获得千万注册用户、千万的收藏，堪称采集神器。
　　
　　采淘宝用千行c店助手，采天猫用蘑菇街拼多多网的那个中国拼多多，
　　如果是一个新店去搜索什么评论，销量排名，排行等等都没有，前期确实存在一些难，但是有一个叫包死通的插件可以解决，按照你需要的来采集以达到需要的数据效果。免费一个月。
　　亿企生意/万万起买/国家商业知识精神文明传播中心这三个均为官方网站，他们不仅提供网店铺搜索和产品全面的数据分析，还提供全网中小企业资质查询，电商资源信息查询，产品资质查询，上市公司查询，业务经营许可公告查询，国家企业信用信息公示查询等方面服务。 查看全部

　　整洁的免费采集软件有哪些？采集不到网站数据
　　整洁的免费采集软件有哪些？采集不到网站数据很多人会发现我们可以采集但是是采集别人网站的数据什么意思呢我们的收益跟我们的网站访问量密切相关那么在这个行业中不乏一些知名的大的平台而大多数都是可以免费采集的，所以出现了很多免费采集网站，有很多就不要我们自己网站数据，并且是没有任何的资源反馈给我们作为商业用途。
　　
　　本文所讲的这些免费网站采集方法学会之后，绝对可以快速采集到大部分站点的数据。经过不断的积累测试，整理了一些靠谱的免费采集网站。文库.资源.阅读.教育.财经等大部分网站、考试、各行业门户站.视频.小说等，非常多以及每天更新的最新资源这些网站是能够采集到我们想要的数据的。我们需要根据自己的需求，以及网站的规范性，采集到我们合适的数据。
　　不要每次采集采集到文件后还是要解压下来保存在自己的电脑上。那么接下来介绍一个神奇的工具,还可以用来爬虫爬取下载某度网盘和某度游戏下载。下载方法很简单:在avast或者360浏览器、猎豹等下下载某度网盘，用其他资源下载神器直接下载就行。某度网盘只能是用来下载百度网盘，其他的下载网站不能用。接下来介绍一个神奇的工具，可以批量采集某度游戏资源，并且是可以任意数量采集某度游戏资源是没有任何限制的。
　　
　　一直以来是国内三大网盘之一，任何一个搜索引擎搜索均有明确结果出现。批量采集某度游戏资源不是很方便，所以我用下面介绍的工具一键批量下载某度游戏资源。下载方法类似于网上的下载工具，直接百度引擎搜索某度游戏资源下载即可。百度网盘名称,下载网站,只要符合以上要求的任何一个网站都可以下载，有些还可以分享给朋友也是极为方便的。
　　一键批量下载一个软件。下载完所有资源以后用一键密码破解。一键密码破解--百度密码工具这个软件是百度出品，可以随意编写，并且可以批量安装多个，比如下载百度网盘游戏资源，你只需要输入百度网盘账号密码就可以安装。后台回复【027】--送一键密码破解工具。当然还有很多其他的免费采集网站。需要的可以私信我。感谢大家关注。转载需联系作者。 查看全部

　　金山写作使用pdfeditor3支持win7win8win10adobeacrobatlinux7mac7金山pdfwebview一生黑
　　整洁的免费采集软件。一年四次免费升级。软件还支持多个站点分批抓取，方便了我这种站长，不用再一个网站一个网站的抓了。
　　acrobatdwpdfeditor-acrobatocr三方免费。
　　abbyyfinereader，专业版才199，优点比较多。识别率在应用市场里名列前茅。分页，整页，编辑等效果都可以实现。用应用内的abbyyreaderforwindows也可以。识别率也在前列。唯一不足是识别的页面比较少，图片上识别不错。但都有50000张左右。byroadtake，多的4张片子的识别率才59%，一般般。虽然价格贵，没有不舍得的想法，不然就不买了。这么一来，就不推荐了。可以看abbyy这个网站。
　　
　　金山
　　识别效果较好的有windows系统下的focusrite和mac系统下的finereader，金山是比较老牌的一家识别效果较好的摄像头供应商。
　　金山我用过，也便宜，但打字速度明显变慢，写字感觉会飘。
　　
　　难道不是pdfeditor？
　　金山写作使用pdfeditor3支持win7win8win10adobeacrobatlinux7mac7
　　金山pdfwebview一生黑
　　基本上现在各个市场都有多款免费的pdf编辑软件。在国内的话，比较知名的厂商包括金山wps，爱普生pdf，东方pdf（台湾），其他比如goodreader，用友pdf，adobeacrobat（我本人非常喜欢这款app，支持正版），documentmaker等。 查看全部

　　如何利用大号手机端的文件上传字幕(图)
　　整洁的免费采集软件，或手机浏览器下载【云采集】，操作很简单。整理素材云采集-sh3003445d-4c7f-8322-be19a71f87e2&ts=&share_medium=iphone&share_source=copy_link&bbid=fca293cc8-b125-4de5-db63-b6fab51c420d048/。
　　
　　你觉得不专业是因为你不懂，所以我就直接说下我的情况，我个人因为写了一个项目的字幕，每日更新两三百，我的字幕也都采集到字幕服务器。然后我自己下字幕只用大号手机端的文件上传，这样能提升效率也更整洁，电脑端的采集不方便上传字幕。最主要是还能把你的下字幕流分享到好友社交网络，这样你可以有很多下字幕方式。
　　谢邀。1.管理员开通会员。定期发推送。2.截图。找我要一份。3.去自动摘要网站，电影网，字幕翻译网，没有特殊的规定。（实际上就是翻译的要到位）。4.不让动图了，我要说实话。公司将推广物料和下载资源发到我们公司账号的时候，会先在我们公司网站挂一个下载提醒，这样可以确保资源，其次可以提升用户体验。
　　
　　下个百度网盘，然后一次下几百个，
　　谢邀。一个解决方案是把字幕组的项目批量下，数据导入原网站，利用api调用。另一个解决方案是找一个会员收费版本的app，比如易观等， 查看全部

　　拼多多店铺转化率不高怎么办？怎么破？
　　整洁的免费采集软件，免费采集淘宝网、天猫、京东、拼多多等全网的商品，一键上传到拼多多店铺，或者我们也可以使用采集软件搜集全网宝贝上传到自己的店铺。
　　
　　一般来说，网店都有自己的自然流量，所以上货数量的多少一般不是问题，只是要看你的店铺是否存在一定的转化率，如果说是在转化率不高的情况下，去采集别人的商品然后上传，数量的上去了，转化率还是不好，那就是你犯的一个比较大的错误。如果说你有一定的自然流量，店铺的成绩也都不错，那可以考虑去采集，因为数量多也就意味着我们的商品竞争力会更加的大。
　　像是像是这样的拼多多，淘宝上面的一些爆款，竞争力比较大，我们商品的权重也不会很高，即使采集进来了，也会没有自然流量的展现，很可能没有转化的机会，有的时候也会造成我们的商品被直接下架的，因为商品竞争力太大，质量也就不过关。但是如果是像是这样的季节性的商品，是需要采集，也可以考虑去上传的，因为这样的店铺虽然没有我们利润来的高，但是店铺依然有不少流量，可以占据一定的流量权重。
　　
　　像是像是春天和夏天的话，很多商家都是靠夏装赚钱的，但是春天的时候可能就只能靠夏装赚钱了，而这时候的我们有夏装就会是非常好的流量。如果说我们在采集商品的时候，注意有一些季节性商品，考虑到竞争性的问题。最好是考虑到是否可以带来转化的，我们就尽量不要去采集，去采集那些可以转化，但是转化率不高的商品，这样的商品，转化率高，在我们这个类目下面是可以盈利的，我们采集之后可以赚取一个比较大的差价。
　　一般采集时候可以将这样的类目放到第一页和第二页，也可以选择在自己的品牌首页等这样的流量最大的位置上面去搜集商品，就比如像是像是我们的日出15单的商品，想要去搜集去采集，但是我们在采集的时候我们放到第15单。转化率有些比较低的，可能大概就只有3%左右，那我们放在第15单就可以看到转化率，转化率高就是一个非常好的商品，说明这个商品有盈利的空间，那在采集之后有盈利空间的商品可以放在我们的宝贝导航中，可以给我们带来流量。
　　当然了，采集商品还是需要注意，采集之后有出现一定的违规行为，或者被系统检测到的，最好是去取消掉，因为这个商品就是不能上架的，虽然我们的商品是商家认可的，但是系统是不认可的，比如说像像是像我们的衣服如果没有打吊牌的情况下我们是不能上架的，这样的违规行为有出现，最好是取消掉就好。如果在采集的时候出现像像买家秀，有重复采集的情况，导致我们店铺不知道有没有违规的话，那可以采集时候，采集之后，或者我们采集的商。 查看全部

　　作品太多不知如何整理？11个网站工具来帮你！
　　
　　作为一名设计师，你可能需要一个归档作品或者储存电子文件的地方。你会保存什么呢？这些东西是用来干什么呢？
　　这个问题可能不太好回答,但有许多可用的工具可以帮助您管理设计文件。积攒好的设计练习、纷繁复杂的归档类型以及思路的整理，在处理这些东西上有一段很长的路要走。为此，我们我您寻找并提供了一些工具，然你能够很好地为设计文件进行归档存储。
　　Ember
　　
　　Ember是一款很棒的软件，它能够让你截取屏幕和整个网页或者说任意在网页中捕捉你想要的东西（对设计师来说简直就是一个巨大的福利）。这个公司把它称为“视觉记忆”，整个操作方式显而易见。
　　这个软件是为苹果用户而设计的（别的终端暂时不能使用哦），它的功能不止是能够对零碎作业进行存储。你也可以在使用过程中建立项目的标签组、通过网站产品原型设计工具得到反馈以及利用Dropbox或者iCloud建立心愿单和进行数据同步。
　　特点：完整的网站页面截图功能。大多数工具都可以让你随时截屏，但Ember可以让你通过一个浏览器插件截图整个页面。如果你想要收集网页上最喜欢的设计，这个工具便是一个不错的选择。
　　价格：这个软件需要花费49.99美元购买。Creative VIP会员可以以50%的折扣价得到Ember套装。加入Creative VIP会员，可以为专业人士提供基于网络的交易市场、设计资源、优惠活动甚至还有好礼相送。
　　Evernote
　　
　　印象笔记是在线收集的一站式服务。以电子文件的方式，你可以用来剪切文章或者截取网页、手写的笔记以及储存照片。通过整理好的剪辑文件来追踪项目的进展情况。它可以实现所有终端同步，因此你就能在任何平台轻松获取资源。
　　印象笔记有提供了各种各样的拓展程序，比如说简单易使的网页截图工具——安装在浏览器的拓展程序，可以让整个网页收集起来，方面稍后阅读。（就像我写的这篇文章一样，我将很多我的文章都储存在里面）。
　　特点：笔记在手，一触即发。打开你的手机文件夹，提出你的想法或是在云端发布已完善的项目。
　　价格：对于日常项目有着大量的免费工具，收费版本是以每月5美元计算，同时拥有较好的搜索引擎和脱机容量；而商业设计图则是以每个用户10美元每月计算。
　　Historious
　　
　　Historious能够很好地解决数据修改的问题。试想一下一个网页的设计无时无刻不在修改和更新，而一个保存好的链接只能映射最新的版本。这个小工具能够让你当天“收集”的网页完整地保存下来。
　　它的特点在于不需要链接就能把电子文件保存下来，强大而便利！Historious也能让你建立一个“个性化的搜索引擎”——只能搜寻你想要的的东西；可以分享您的地址并能够让访问者浏览和搜寻你的电子设计文件。
　　特点：想要制作一个完整精确的作品集，保存页面的历史版本至关重要。它还可以帮助你向他人解释你的设计思路和发展策略。
　　价格：免费版本功能很有限，但是可以让你对这个工具有所了解。按月订阅的价格是2.97美元。你也可以以19.95美元的价格按年订阅。
　　Licorize
　　
　　Licorize是一个为设计师服务的管理工具。作为一个书签管理工具，它可以帮助你收集信息和创意设计，并将它们整理为一个项目文件。它既可以为个人服务，也可以为团队服务。
　　这个工具有几个关键功能：将创意或书签整理成笔记、列表或画板；作为网络时间轴，与其他常见的应用程序进行同步；作为团队的协作工具，使每个成员都能参与或查看你正在进行的项目；将你的项目进行公开或作为私密文件。
　　特点：这个工具能够让你的作品转变为作品展览。想象一下它是多么实用——可以吸引潜在客源或是得到一份新的工作。
　　价格：免费
　　Kippt
　　Kippt可是看成是Pinterest（图片分享网站）的工作版本。这个工具可以让你收集图片、视频、文字或者笔记分享。还可以将收藏设成公开或者私有。
　　这个工具为设计师量身定做，特有的设计项目让零碎部件的收集整合变得轻松自如。你可以从别的网站比如Dribbble通过鼠标点击收藏东西，并与团队成员对它进行研究讨论。Kippt还能让你节省资源（通过附加的编码器），比如说GitHub，或是字体和其他工具。这个工具也嵌入了一个公司的资源库，在这里你可以与你的团队分享信息。想时刻获取重要消息、获取阅读列表、工作任务或是进行团队讨论，这的确是一个非常好的方式。
　　特点：Kippt具有全文检索的特点，可以轻松找到你所储存过的东西。
　　价格：提供免费的项目。专业版每个月收费5美元，包括无限使用的私藏列表、高级搜索功能、文件夹归类和无广告服务。
　　A Nice Filing Cabinet
　　
　　每一个设计师都需要一个好的文件柜和大量的文件夹。如果你现在还没有，土豪马上订一个吧。否则，你可能会忘记了你把东西放哪里。
　　一个好的物理存储系统，它可以很容易地找到排序文件的项目和文件中的内容。买柜子的时候一定要考虑到以后是否会存放过多的文件。（请记住，不是所有的项目都符合标准大小。）一旦你买到了文件柜，一定要整理，调整，合理利用。为客户,项目,好的作品,工作部件分门别类地建立文件夹。
　　特点：它能帮助你快速的找到储存很久的文件。没有一个超大的存储空间，你怎么能将所有重要的信息都存下来？
　　价格：价格范围取决于资料类型及数量，但预估也至少需要150美元。
　　Portfolio Website
　　
　　这个几乎不必说了，不过这里要你制作自己的在线作品集。这样你将会得到更好的接触客户和工作的机会。告诉你一个小技巧，只将你最好的和自己最满意的作品放在上面。
　　在线创建一个作品集（作者说他喜欢用Behance，我们DATS用站酷）要保持简单有条理。展示你想让人们看到的以及含有工作意向的作品。将其他作品存在任何地方。
　　特点：Adobe Creative Cloud用户可以免费访问网站，只要注册账户，你可以享受站内的所有功能。
　　价格：免费，连更新都是免费的。
　　Pixa
　　
　　如果你喜欢收集小物件的话，Pixa不失为一个很有效的工具——试想一下Logo、图标还有其他的小物件都能集中在一块。这个工具可以让你储存几乎任何格式的图像，并且可以设置标签（可以自动完成），然后还可以输出和分享，利用浏览器拓展工具轻松完成抓取工作。
　　这个仅限苹果的工具可以帮你设计出完美像素的图像（以Retina屏幕为前提），将保存的物件作为储备素材、共享材料或是研究项目。它的标签功能很强大，可以自动完成基于颜色、大小、网址、文件拓展名以及元数据的分类。
　　特点：它的输出功能极具优势。它不单单是个截图功能，还能保存内容，并存储到你的计算机或者到Dropbox再进行后续工作。
　　价格：试用期过后，可在苹果市场以30美元的价格购买正式版。
　　Digital Filing System
　　
　　每个人都有各自收集项目文件的方法。学会使用并完成档案管理是一项重要的工作。为了完成好这项工作，你需要一个高效的系统。
　　Peter Vukovic在99 Designs blog上提出了归档系统的6个步骤。以下是他的建议：
　　1、确保你有一个工作文件夹
　　2、创建客户的专属文件夹
　　3、创建项目文件夹
　　4、创建文档文件夹
　　5、将更改过的另存一个文件
　　6、对文档进行准确命名
　　是不是听起来很简单？关键是开始了就要能够有所坚持。一旦你制定的目标完成了，便可以将它打包起来以备不时之需。
　　特点：可以在一个单独分类中查找文件，而不必花费大量时间去搜索。
　　价格：免费，它只需要你花费一定的时间来建立计划表。
　　Alfred
　　
　　或许你的数字归档系统没有退出到正常标准，或是太急于求成把它组织起来，结果弄得一团糟。这就是需要mac系统神兵利器——Alfred施展作用的时刻，Alfred帮助你在电脑或者网络上查询文档，（它需要与这里提到的其他工具配合起来使用）并且通过热键、关键词、用户进行的文件操作提高工作效率。
　　特点：Alfred方便快捷，很容易操作。它设置的整合功能让设计师可以将工作流程区别开来，在那里，你可以将关键词、热键、各类行为等功能进行个性化设置，而无需通过一堆代码来完成。（或者你可以从开发者社区下载一些预设的工作流程）
　　价格：免费，但是一些附加功能是需要付费的。
　　站酷搜灵感（DATS补充推荐）
　　
　　站酷旗下产品，不知道大家用得多不多~ 支持海外原创佳作的随机浏览和搜索，收集归档，帮助设计师建立在线的灵感图片专辑，搭配站酷“我喜欢”的灵感采集工具，还帮助你到站外采集你喜欢的图片，丰富你的灵感专辑。
　　同时，可以实现图片和专辑的站外分享，并查看其他酷友的灵感图片和专辑。
　　
　　特点：支持中英文搜索，一边看国内原创作品一边搜海外优秀佳作，一站解决，很方便～
　　价格：免费。
　　其他的神器
　　下面的工具我也几乎每天都在工作中使用到：
　　● Dropbox：保存及共享文件
　　● Pinterest：可保存随机展示的图片和图片集以便日后访问它们
　　● Buffer：整理社交媒体
　　● Creative VIP：用于搜寻新的工具和资源
　　● 保持桌面的整洁，将不需要的东西扔到回收站清理，直到将你的项目完成。
　　● 一个好的移动硬盘——把所有东西都备份起来！
　　● 花瓣：与Pinterest类似的图片采集网站（DATS补充推荐）
　　总结
　　你还在等什么呢?从现在起开始整理你的文件吧！让堆积已久的文件进行储存或是丢弃。谨记你没有必要将所有做过的东西都备份起来；只需要备份那些你觉得将来可能用到的。
　　作为一名设计师，您是否还有别的利器呢？不要吝啬你的评论，快快和大家分享吧！ 查看全部

　　国民级视频门户网站抖音采集器，让你轻松搞定
　　整洁的免费采集软件有很多啊，比如力采商务采集器。采集正规的商家网站，还可以一键上传到百度云。一键分词上传，为您省去大量的操作和麻烦。
　　我用的新榜的，也是单机版，
　　大家知道抖音么，想火的话，一万粉丝是个坎。
　　如果你问的是运营抖音，找不到好的公众号采集，首推app，新榜推荐工具，里面有全网各大平台的抖音，只要满足条件，基本都可以采集。我目前准备开发一个好一点的抖音采集器，如果有兴趣，
　　强烈推荐“情报中国”，现在只要安装应用，直接可以采集抖音、快手、今日头条、腾讯等多个平台！全球最大的视频门户网站抖音可以说是国民级的app，今年它甚至成为我们国内短视频app的话语权，常常会有很多的营销文章打着种草的口号让你去使用，什么冷冻减肥、吃水煮鸡胸肉、通过跳舞排解压力、跳舞排解生活工作等等。然而，事实真的这么美好吗？认真想想，真的有那么多人想要去尝试吗？这其中到底是app的竞争激烈，还是商家的网红宣传的推波助澜？。
　　一、重点要查哪些平台
　　1、微博做app的要知道，app必不可少的一个功能就是和微博平台有各种互动。首先要有官方微博，如果你是个开发者，如果你开发的app暂时还没开放这个接口，那么建议你去找你们自己生产内容的合作伙伴，对他的需求你了解一下，再作判断。怎么找你们自己生产内容的合作伙伴？直接去看他自己的微博，其实，从用户增长、粉丝转化角度去看，不难看出微博的转化率还是挺高的。
　　2、微信平台微信要紧跟抖音，毕竟它的推送是与大家息息相关的。至于很多人说的能不能把用户搞来，现在抖音的强推送肯定是搞不到用户的，毕竟现在商业化已经很厉害了，谁敢把用户搞定？如果你们开发自己的app，还是可以尝试去做的，如果是简单的用一两天做个地推之类的，那还是算了。还是优先去做微信宣传。
　　3、ui设计评判一个app好不好，最重要的不是开发的技术难度高不高，而是看它的ui设计得怎么样。目前大部分的内容付费平台，是没有在ui设计上下足功夫的，一个是他们可能在这方面投入不够，一个就是他们认为内容是最重要的。当然，并不排除有些人对设计有自己的理解，能做出让人惊艳的作品。那么如果你的内容本身的设计就不行，就不要妄想着去尝试“圈粉”，毕竟，你觉得自己有潜力，是你自己的事情，被“圈粉”容易，但是能持续吸引用户，是绝对要花点心思的。
　　4、用户活跃度想做一个app，当然要去挖掘它的用户。如果去找内容，你就要去跟它去竞争，因为你也想从它那里面获取用户。但是，如果你去推广， 查看全部

　　整洁的免费采集软件最新版支持excel格式excel表格信息采集、软件下载几大功能
　　整洁的免费采集软件最新版支持excel格式excel表格信息采集、软件采集、excel直接在线分析、采集返回json解析、网页图片采集、软件下载几大功能。
　　欢迎你去极光大数据看看
　　crawler采集程序的本质是获取网页上的数据然后解析
　　可以尝试一下飞飞采集器
　　山西的高中教师今年高考成绩出来了，成绩的平均分710左右，低于全省平均分。每年都会有这样的事情，因为高考试卷年年改动，往年的高考试卷很多就显得用处不大了。在这样的形势下高中教师高考就像“买菜”一样，不知道该从哪个渠道获取自己的成绩数据。在这种情况下，大部分教师只能通过购买教育网的成绩数据，比如山西的高中教师会从山西省教育网获取往年的考试数据，来进行分析。
　　山西省教育网通过录制视频或者直播进行视频直播，通过制作虚拟机来编程，利用python语言，或者vb等等任何一门计算机语言，制作一个简单的分析软件（例如：forest），并运行在计算机上来分析山西省的高考成绩。
　　ui很清新漂亮，
　　你在这里打这么多字我就知道你是新手。免费用的东西能做到什么？大部分的免费软件和网站可能自己都不会付钱。
　　我刚刚学习用最贵的钱买了个软件。真心觉得要学习就跟老师学，很多老师都是用。 查看全部

　　免费自动生成网站源码，免费注册会员功能无限制开放！
　　整洁的免费采集软件，又快又方便！免费自动生成网站源码，免费爬取网站页面数据，免费注册会员功能无限制开放！pc网站采集，电商网站抓取，论坛论坛号采集，
　　免费采集各种网站就用鲜果采集器，一次登录，所有功能免费，包括采集效率、速度、稳定性、安全性、便捷性、易用性等。
　　百度采集器
　　硕鼠
　　快熊
　　乐网站群采集器
　　快狗打车
　　搜狗快爬
　　网站采集器，
　　万能优采云
　　网站采集器，无限期试用，
　　采集导航很好用，也不收费，是我用过的比较良心的采集软件，功能方面也还算丰富，可惜被封了，我一直还在用它采集某网站，他这个是可以可以大众点评，某人，某星，某国旗网等等的，导航网站那个，你去百度一下可以看到最新版的，
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　　免费的还是用某软件先看下，有时间的话多找找！！~~看看我的简介，虽然我使用软件是为了赚钱的，但是我觉得方便的，安全的，
　　phodal
　　采集网站的方法有很多，比如最简单的，在工具箱里面找到extractor，在extractor右侧的框框里找到采集整个网站，这样抓取出来的就是整个网站，另外也可以不借助浏览器扩展插件，直接通过百度搜索获取网站，然后通过方法1直接用python爬取网站或者直接利用工具箱扩展其网站。还有一种方法就是通过openurl来查找当前网站中的一个或者多个关键词，然后直接使用爬虫工具进行抓取（openurl为web文件所以是抓取整个网站，抓取整个网站的话可以参照百度指数），然后将爬取的网站发到邮箱进行下载。上面两种方法是目前比较普遍的，针对具体特定的网站，都可以直接使用这种方法。希望对你有帮助！。 查看全部