用chrome浏览器自带的gmailapi，是怎么写的？
　　网站文章自动采集发布到大号。
　　转载可以是微信公众号，或者是用5118网站舆情监控系统。主要是看你对转载的内容有没有要求，可以同时选择链接，但是关键字要选择一样，你在搜索引擎搜索，那个一定是你要转载的内容，如果这个内容曾经在淘宝，当当等等网站上面被采集过。
　　比如类似：他/她/它的twitter帐号
　　淘宝有卖这种插件,还可以设置跟踪内容源什么的,安装后在客户端的任何地方都可以监控,毕竟淘宝现在基本全面开放了
　　
　　我都是经常发掘客户端内置浏览器内容源，
　　给一个前提条件，
　　只要网站没被封，
　　把自己会爬虫的网站的采集器装上。
　　根据网站的内容进行采集，把爬虫自带插件装上。
　　
　　导出源码，根据网站属性，各大网站搜集起来。
　　导出源码
　　自己录个屏，
　　采集网页数据？这个应该是用chrome浏览器加上浏览器自带的gmailapi，不过我不是很清楚你的爬虫的地址是怎么写的，如果是自己服务器的页面，可以考虑定期重定向到外网。
　　简单的直接把爬虫结构拿过来，然后按自己想要的格式按ie抓包，然后点站点url插入。
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　　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，它包含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，但却包含了主要的信息，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包含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
　　某一句话即包含全部关键信息。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包含关键信息的句子，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，包含三个步骤：
　　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.
　　Bengio Y, Simard P, Frasconi P LearningLong-Term Dependencies with Gradient Descent is Difficult IEEE TRANSACTIONS ONNEUREAL NETWORKS VOL 5. NO.2 1994.
　　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.
　　Gers, Schmidhuber, Recurrent Nets that Timeand Count,2000, 10.1109/IJCNN.2000.861302.
　　GravesA, Supervised sequence labelling with recurrent neural networks[M]. Heidelberg:Springer, 2012.
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　　Huang Z, Xu W, Yu K. Bidirectional LSTM-CRFmodels for sequence tagging[J]. arXiv preprint arXiv:1508.01991, 2015.
　　Nadeau D, Sekine S, A survey of named entityrecognition and classification[J]. Lingvisticae Investigationes, 2007, 30(1):3-26.
　　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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　　网站文章自动采集发布工具：爬虫工具实现在线词云实时生成功能
　　网站文章自动采集发布工具：爬虫工具-extractxtract是ucgats出品的一款工具，能够实现跨主题爬取内容。本文使用该工具实现在线词云实时生成功能。介绍（github开源版）：ucgats/extract上个月下旬，我们已经在公众号推送过一篇有关爬虫工具的文章：爬虫的第二个轮子-extract词云但也不是一次推送完，主要是这个工具要单独配置，所以步骤繁杂复杂，而且用户还有可能将一些自己公司的爬虫代码在这里公开出来。
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　　上一次在公众号推送的一篇爬虫文章：爬虫的第二个轮子-extract词云工具里提到需要配置第二个torrent：插件发布每个url的插件列表会保存在该网站的javascript文件中，并将其做下载一些url使用此插件只需输入原始url即可。插件采用torrent下载工具——githubextract.js的开源版本：：：问题解决url对应插件列表：，我们会根据网站的实际爬取url来给出解决方案。
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　　不过也有不少类似的lbs类的文章，可以自己写爬虫测试一下：，然后下载即可。目前还在搭建中。网站内爬取比较稳定，未发现明显bug。各大知乎大v已经提供了解决方案，如果对爬虫工具比较熟悉，对工具操作比较熟练的欢迎尝试解决。欢迎提交反馈和bug。目前抓取算法并不完美，因为一些爬虫自己注册的username可能不安全，在使用了username处理后有些文章无法保存下来，如果有机会爬取其他网站的数据我们会把爬取的结果分享给大家。
　　你可以通过分享链接的方式获取我们一键爬取大部分网站的结果，但我们也承诺对爬取结果进行鉴别处理，避免遇到爬取结果频繁失效或某些文章被爬取无效。bug处理针对爬取速度不稳定或存在bug，欢迎提。 查看全部

　　网站文章自动采集发布在文库里面的安全性有哪些
　　网站文章自动采集发布在文库里面。
　　1、百度文库采集文章
　　2、豆丁网摘抄
　　3、道客巴巴转载文章网站：/。
　　1、百度文库采集上传：找机构编辑，编辑收集，然后上传。发表前要付一定费用。
　　2、豆丁网摘抄：找导出工具导出。直接复制粘贴发表。
　　3、道客巴巴转载：发文中转载。发表后点击右上角即可转载到其他文章。
　　百度文库里面，是有部分文章是编辑根据同行的推荐上去的，一般这样的文章排名都是蛮靠前的，当然也是看你的文章质量和受欢迎度。然后就是去采集，去互联网上的网站，去选择适合你的平台去采集。
　　这个行业最主要的技术是采集软件和引擎这块，其他的要么是一些二手采集基本没啥含金量，比如豆丁这些文库资源，也基本是机器人采集。
　　。
　　找到投稿的对象，针对性找资料学习，然后提出相关问题，得到对方的回复。
　　目前有两种方式，一种是直接给钱让专业采集；还有一种就是寻找专业人士给出相关的网站，按照要求来采集。我有一个几千个网站的百度文库，
　　网站文库的采集，不是相对比较少了，不像某些网站论坛那样，到处都是那种。需要多注意一下网站文库的安全性，多做一些准备工作。有很多要求用户在线上传文档，但是文档大小太小是不能采集的，不能保存超时，甚至文档都要签字确认，这样就需要手动上传。上传之前要看清楚是否可以采集，最好是就一个文档注册多账号，用自己的账号来采集。 查看全部

　　Emlog采集插件-无需像优采云一样写入采集规则以及发布模块
　　Emlog采集插件，什么是Emlog采集插件，可以实现自动采集发布吗？不用像优采云一样写规则吗？今天给大家分享一款
　　免费的Emlog采集发布工具
　　：只需要输入关键词或输入指定域名就能实现采集，采集后自动发布到网站后台。
　　无需像优采云一样写入代码规则就能实现全自动采集发布，详细教程可参考图片。
　　
　　Emlog采集也是需要注意关键词密度是一个或多个关键词在网页上呈现的总次数与其他词的比率。相关于页面上的总词数，呈现的关键词越多，总关键词密度越大。其他词呈现的次数越多，关键词所占比例越低，关键词密度越小。
　　
　　Emlog采集关键词密度是许多搜索引擎的搜索算法之一，包括Google、Yahoo和MSN。每一个搜索引擎都有一套关于关键词密度的不同数学公式，能够让你取得更高的排名。就惩罚前允许的关键词密度水平而言，不同的搜索引擎也有不同的容忍度。
　　Emlog采集关键词是搜索者在搜索信息、产品或效劳时进入搜索引擎界面的术语。关键词是搜索引擎算法执行的数学运算中的一个要素，用来肯定数十亿网页和特定搜索之间的相关性。搜索算法以为与关键词搜索最相关的页面将依次排序。

　　Emlog采集关键词能够是单个单词，也能够是包含该单词的单词。这两种办法对搜索者查找信息都很有用。普通规则是关键词越长，从搜索引擎索引返回的信息就越精确。
　　固然没有固定的关键词公式，但将关键词占网页总词数的比例控制在5%以下可能是不错的做法。太多的关键词可能会触发关键词填充过滤器。假如关键词在网页文本中呈现的次数过多，会减少读者的保存时间，降低访问者向付费用户的转化率。毕竟，Emlog采集对于任何一个商业网站来说，网页的目的是把访问者变成顾客。关于内容网站，其目的是让尽可能多的访问者阅读有用的信息。糟糕的写作会产生相反的效果。
　　关键词密度是指一个页面上运用的关键词数量与讨论页面上总单词数的比率。关键词散布是指这些关键词在网页上的位置。它能够是标题标志、链接、标题、正文或任何文本的中文。
　　
　　一些SEO优化师以为，将关键词放在页面的较高位置会使页面的搜索排名飙升。但是，并非一切地搜索引擎察看家都这么以为。普通来说，尽量依照正常的编辑作风在整个网页内容中散布关键词。Emlog采集看起来自然的内容更容易阅读，而且，像在页面上特别散布的关键词，在搜索排名中得分会更好。
　　网站频繁变动
　　比方经常修正网站架构、标题等之类的缘由，特别是新站，这个是特别要留意的中央。
　　网站后台的代码太乱
　　这个乱不光说的是格式，同时也说的是内容。
　　网站外链
　　网站发布大量的高质量外链，数量也越大，网站快照的更新速度越快，并且越有规律。假如发布低质量的链接，会影响到内容收录的问题。
　　内容比较敏感
　　搜索引擎是经过过滤人工干预过的，假如网站的内容有敏感的内容都会影响到你的网站，留意单个文章也会影响你的网站。
　　
　　JS代码溢出
　　搜索引擎对JS代码并没什么关系，假如让JS代码不经过调用直接显现在搜索引擎的眼前，那么最大的难点就是形成蜘蛛的匍匐艰难，自然就会影响到快照的更新了。
　　总结：关于
　　使用Emlog采集发布来说这一款工具相对于来说会简单很多，无需像其它采集工具那样会写入很多的规则以及代码。好了今天的Emlog采集发布教程就分享到这里了。 查看全部

　　Emlog采集插件-无需像优采云一样写入采集规则以及发布模块
　　Emlog采集插件，什么是Emlog采集插件，可以实现自动采集发布吗？不用像优采云一样写规则吗？今天给大家分享一款
　　免费的Emlog采集发布工具
　　：只需要输入关键词或输入指定域名就能实现采集，采集后自动发布到网站后台。
　　无需像优采云一样写入代码规则就能实现全自动采集发布，详细教程可参考图片。
　　
　　Emlog采集也是需要注意关键词密度是一个或多个关键词在网页上呈现的总次数与其他词的比率。相关于页面上的总词数，呈现的关键词越多，总关键词密度越大。其他词呈现的次数越多，关键词所占比例越低，关键词密度越小。
　　
　　Emlog采集关键词密度是许多搜索引擎的搜索算法之一，包括Google、Yahoo和MSN。每一个搜索引擎都有一套关于关键词密度的不同数学公式，能够让你取得更高的排名。就惩罚前允许的关键词密度水平而言，不同的搜索引擎也有不同的容忍度。
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　　网站文章自动采集发布,不用下载软件哦!(图)
　　网站文章自动采集发布,不用下载软件哦!为什么我要用网站发文章采集呢?1.发布文章收益高!2.写软文去引流!3.不用写软文!采集软件有很多啊!今天王元鑫就给大家分享一款为人熟知的一个采集软件:庞大文库自动采集发布工具这个工具是由国内一个专门做采集的软件公司制作开发，是一款国产软件。下面我给大家分享一下具体使用操作步骤：1.输入网址:-yjfsxugxtzv2cfpzq%253d%252c&utf-8=e&sort=sort2.手动输入多个网址:\\>#no#\\>_sortlineback1_#sortlinenext#sortend#nono#nono#nono#。 查看全部

　　Emlog采集插件-无需像优采云一样写入采集规则以及发布模块
　　Emlog采集插件，什么是Emlog采集插件，可以实现自动采集发布吗？不用像优采云一样写规则吗？今天给大家分享一款
　　免费的Emlog采集发布工具
　　：只需要输入关键词或输入指定域名就能实现采集，采集后自动发布到网站后台。
　　无需像优采云一样写入代码规则就能实现全自动采集发布，详细教程可参考图片。
　　
　　Emlog采集也是需要注意关键词密度是一个或多个关键词在网页上呈现的总次数与其他词的比率。相关于页面上的总词数，呈现的关键词越多，总关键词密度越大。其他词呈现的次数越多，关键词所占比例越低，关键词密度越小。
　　
　　Emlog采集关键词密度是许多搜索引擎的搜索算法之一，包括Google、Yahoo和MSN。每一个搜索引擎都有一套关于关键词密度的不同数学公式，能够让你取得更高的排名。就惩罚前允许的关键词密度水平而言，不同的搜索引擎也有不同的容忍度。
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　　网站文章自动采集发布(网页采集器可以对文章标题描述以及内容做相应的SEO优化设置)
　　网页采集器可以通过长尾关键词做全网关键词文章pan采集，然后合并批量伪原创到网站 文章定期发布，让搜索引擎判断你的网站内容属于原创，更容易获得搜索引擎的青睐。还有一点要提醒大家，在网站收录之后，不要轻易改变你网站的关键词。所以一个好的关键词和描述也是一个网站的必要条件之一。网页采集器可以对文章的标题描述和内容进行相应的SEO优化设置。
　　网页采集器内置了很多网站优化方法。网页 采集器 支持自动内部链接。我们都知道网站的内链在一个网站中起着非常重要的作用，所以网站采集器内的网页会合理的安排内链。网页采集器伪原创文章也会大大提高网站SEO优化的指标。好的伪原创文章，对蜘蛛的吸引力很大。网页采集器自动全网采集，覆盖六大搜索引擎。自动过滤内容相关度和文章平滑度，只有采集高度相关和平滑度文章。
<p>当蜘蛛进入网站时，网站地图被视为很好的引导，蜘蛛可以轻松进入网站的每一个角落，网页采集器可以自动生成并更新网站的sitemap地图，让蜘蛛第一时间知道你网站的文章链接，可以方便蜘蛛抓取你 查看全部

　　网站文章自动采集发布(数据采集软件更新网页内容，内容排版布局需要注意什么？)
　　数据采集软件，通过对全网数据进行采集，挖掘出文章对网站有帮助的内容数据，然后发布到网站经过二次处理@>. 数据采集软件拥有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的完整性和稳定性。站长无需了解爬虫编程技术，通过简单的操作即可轻松采集网页数据，然后一键导出多种格式，快速导入数据库。
　　
　　数据采集软件优化网站内页和内容文章，主要是内容标题优化、图片优化、Alt标签优化、关键词布局优化，比如只有一个h1标签可以出现在一篇文章文章中，其他h标签不能大量使用。3 到 5 个 H 标签就足够了。alt标签的内容也要符合图片的内容，不能太多。堆叠产品 关键词 并自然地做。
　　
　　数据采集软件seo注意事项，当一个新的网站运行了两个月甚至更长的时间，发现网站已经很久没有收录了。不要对网站进行大的改动，这对网站收录和排名非常不利，也会因为你的不合理改动而被搜索引擎降级。数据采集软件聚合文章，通俗的讲就是把重复的文章放在一起形成一个候选集，另外还有文章发布时间、评论、站点历史、转发轨迹等因素来识别和判断原创的内容。
　　
　　其实大家都知道优质内容对于网站优化的重要性，但是坚持更新原创内容是一件费时费力的事情。为了解决这个问题，采集软件会将采集过来的数据文章简单的处理成一段伪原创内容，而文章可读性流畅，用户体验也能得到提升，对搜索引擎也会更加友好。
　　
　　优化网站我们只需要记住一件事，那就是不断提升用户体验。这个话题永远不会过时。搜索引擎虽然有些方面并不完美，但一直在朝着好的方向努力。
　　
　　数据 采集 软件更新网页内容。应特别注意内容的布局和布局。不得出现与文章主题无关的信息和不可用功能，可能会干扰用户阅读浏览，影响用户体验。网站内容来自全网，数据采集软件对网站自身内容生产力不足或内容生产力低下，以及网站内容质量有很大帮助。整个网站很低。小编的建议：多制作对用户有价值的内容，让用户和搜索引擎对你更加友好。站点产生与 网站 域相关的内容，并通过域焦点获得搜索引擎的喜欢。不要采集 跨域内容以获取短期利益，这将导致 网站 域关注度下降。影响搜索引擎的评级。 查看全部

　　网站文章自动采集发布(一个免费全能得网页内容抓取功能：一键批量推送给搜索引擎收录（详细参考支持）)
　　网页内容抓取，什么是网站内容抓取？是一键批量抓取网站内容，只需要输入域名即可抓取网站内容，今天给大家分享一个免费的全能网页内容抓取功能：一-点击爬取网站内容+网络自动造假+搜索引擎主动推送收录（详细参考支持一、二、三、四、@ &gt;五）
　　众所周知，网站优化是一项将技术与艺术分开的工作。我们不能为了优化而优化。凡事都有一个基本面指标，就是说太多了。那么作为一个网站优化器，我们怎样才能避免优化的细节，让网站远离过度优化的窘境呢，好吧，闲话少说，进入今天的主题，形成网站 over -优化您需要注意日常操作的细节。
　　首先，网站 的内容最容易引起搜索引起反作弊机制。我们知道网站内容的重要性是显而易见的。内容是我们最重要的一点，感谢创作者的支持，也很容易出问题。不管是新站还是老站，内容一定要王德思想去优化我们要网站，内容不仅是搜索引擎感谢创作者支持的重点，也是有效的用户查找 网站 重要信息的渠道，内容通常被过度优化。
　　比如网站伪来自网络，虽然是抄袭文章其实很明显你是为了优化而优化，并不是真正的给用户提供有价值的信息。还有一些网站在内容中堆放关键词的例子，发布一些不相关的文章或者利用网上的一些渣男，采集等产生大量渣男信息，都是这是过度优化造成的。罪魁祸首。当我们更新内容时，我们必须注意最好的质量来自互联网。文章内容必须满足用户的搜索需求，感谢创作者的支持，发布文章的用户体验。
　　其次，网站内链的过度优化会导致网站的减少。我们知道内链是提高网站关键词的相关性和内页权重的一个非常重要的方法，但是很多站长为了优化做优化，特别是在做很多内链的时候内容页面，直接导致用户阅读体验下降时时不时出现的问题。这样做的结果，很明显网站的降级还是会出现在我自己的头上。笔者提出，内链必须站在服务用户和搜索引擎的基础上，主要是为用户找到更多相关信息提供了一个渠道，让搜索引擎抓取更多相关内容，所以在优化内容的过程中，
　　第三，网站权重标签的滥用会导致优化作弊。我们知道html标签本身的含义非常明确，灵活使用标签可以提高网站的优化，但是过度使用标签也会导致过度优化。优化标签常用的有H、TAG、ALT等，首先我们要了解这些标签的内在含义是什么。例如，H 标记是新闻标题，alt 是支持文本，Tag（标签）是一种更敏感有趣的日志分类方式。通过这个方法，可以让大家知道你的文章里面的关键词不要再做一个好的选择，让大家都能找到相关的内容。
　　标签乱用主要是指自己的标题可以通过使用H标记来优化，但是为了增加网站的权重，很多站长也在很多非标题中心乱用这个标签，导致标签使用无序，优化过度。当现象发生时，另一个是alt符号，它本身就是支持和帮助澄清，我们必须从用户的角度客观地描述这种支持的真正含义是什么？而且很多站都用这个符号来堆积关键词，这种做法很有收获。
　　四、网站外链作弊优化是很多人最容易进入的误区。首先，在短时间内添加了大量的外部链接。我们都知道，正常的外链必须稳步增加，经得起时间的考验。外部链接的建立是一个循序渐进的过程，使外部链接的增加有一个稳定的频率。这是建立外链的标准，但是很多站长逆向而行，增加了外链数量，比如群发，外链暴跌暴增都是过度优化的表现. 其次，外链最近很简单。实际上，外部链接的建立与内部链接的建立类似。自然是最重要的。我们应该尽可能多地获取网站关键词的外部链接，比如软文外部链接和论坛。链接、博客外链、分类信息外链等等，最后就是外链的问题关键词，关键词要尽量多样化，尤其是搭建外链的时候关键词我们必须避免问题。
　　最后，作者总结一下，网站过度优化是很多站长都遇到过的问题，尤其是新手站长，急于求胜是最容易造成过度优化的，我们在优化网站中在获取的过程中，要坚持平和的心态，用户体验为王，时刻保持优化的底线。如果违反了用户体验的细节，我们必须在优化过程中认真考虑。 查看全部

　　网站文章自动采集发布(如何预防自己在网站采集发布文章被盗用？(图))
　　网站文章自动采集发布是博主们自己每天加博主微信发送内容的方式之一。采集发布的文章被转发到自己微信看，算是网站的推广。网站资源文章采集和发布的价值自然是大于单纯的点击数。但是现在很多网站都要求在网站采集发布文章必须要上传身份证到网站。在这个问题上大家在采集文章的时候都是胆战心惊的。怕被上传，但是博主毕竟是博主，说出来的话怎么能让别人跟着乱信呢，一旦出现不妥的言语，会造成侵权之后会造成各种麻烦。
　　所以采集发布文章中身份证要一定保证清晰度。虽然的说要采集保证文章的原则：是原创性、是正规软件自动采集，不是网站插件采集，不是手工采集，不是个人注册时候的身份证号等，网站文章采集不会对博主造成任何侵权风险，但是博主为了网站提升流量必须要学会预防自己在网站采集发布被盗用，那么具体的如何预防自己在网站采集发布文章被盗用呢？现在博主跟大家聊聊~前些日子大家经常会收到百度知道产品经理给你的邮件，专门提到了百度知道不能采集发布的问题。
　　以下是百度知道产品经理邮件内容截图：百度知道要求文章中必须要有当时贴吧帖子的链接信息，收到这封邮件的时候，相信大部分的朋友会去百度贴吧的文章采集查找原因的。通过百度知道产品经理邮件的截图可以看出，百度知道要求网站的采集文章一定要上传到百度官方贴吧置顶，不能是手工采集的。大家仔细回想一下，为什么自己要上传百度贴吧置顶呢，百度的置顶是不能自己采集的吗？我们网站资源文章采集用手工采集，上传到百度各种网站在百度是搜不到的，这也是我们为什么说选择知乎这个平台可以在知乎导入流量，导入精准流量的原因。
　　关于百度贴吧置顶的问题，通过这个图我们大致可以判断下：其实百度对于采集发布文章是有要求的，基本上属于采集发布后置顶可以获得一定的流量流量导入不会被轻易采集也不能为了高采集量采集而将会上传的文章置顶，对于百度来说一个清晰完整的网站资源文章是我们网站推广人的利器。博主以前也讲过，在采集网站中请求源网站头衔是会有一定风险，虽然不大，但是对于一些想要写软文的作者还是很重要的，免得收到采集文章相关的邮件和要求造成影响~网站资源文章采集涉及多平台的链接必须分开上传，可以单个平台采集发布，也可以批量采集多个平台的资源上传。
　　在采集发布文章的时候一定要上传前置权限！不要上传的时候就选择封号，那就没有采集发布文章的价值了！采集发布一定要确保网站资源文章的完整和原创性。我们发布的时候不用把源网站链接去掉，一定要去掉的话建议去掉百度后缀的，同时也要给自。 查看全部

　　网站文章自动采集发布(网站文章自动采集发布到百度首页已经不是一个新鲜的名词)
　　网站文章自动采集发布到百度首页已经不是一个新鲜的名词，大致分两类：第一，seo博客等博客网站自行采集发布第二，利用云采集等软件完成。很多朋友在博客上关注百度文章的原始链接，这种方法的确已经有人提出并且成功，效果很显著。但是由于传统网站seo本身是需要手动逐个网站查找原始链接并且手动填写关键词来制作原始链接，效率上较之seo技术要慢一些，我们建议大家利用云采集软件解决。
　　第一，百度的云采集软件是免费的，提供在线修改网站的网址的功能。第二，提供批量修改百度中所有链接到指定网址的功能。第三，提供批量上传seo文章到云端服务器的功能。与此同时，整合常用的在线修改网址功能，转化其变换新的关键词。第四，提供批量修改浏览器等浏览器本地地址的功能。
　　百度不要是你钱大爷
　　seoer与百度撕破脸皮要抢市场份额，咬牙竞价烧钱，百度不让你上。据说有的自然排名靠前的商家，百度采集一条全文，质量很不错，要价1千左右，等对方下价之后，让他大爷先走吧，让最流氓的马甲狗天天来骚扰你，最差给他下刀也给你挂个n连封，title下面加个无效链接。信不信，看你自己了，其他网站找不到，就看他你高兴找谁黑就找谁黑，事实也证明他很受用。
　　对付百度干嘛还要竞价竞价本身就是一项需要长期持续优化的工作。百度虽然能迅速提高你文章的可读性和传播性，但不是永久性的。 查看全部

　　网站文章自动采集发布(fastadmin强大的一键生成功能快速简化你的项目开发流程
)
　　fastadmin采集器，FastAdmin 是一个基于 ThinkPHP 和 Bootstrap 的极速后台开发框架。Fastadmin强大的一键生成功能快速简化您的开发流程，加快您的项目开发。fastadmin采集器是目前使用最多的互联网数据采集、处理、分析和挖掘软件。Fastadmin软件以其灵活的配置和强大的性能领先于国内data采集产品，获得了众多用户的一致认可。
　　
　　fastadmin采集器支持长尾关键词生成文章。找到您的网站正确目标关键词 至关重要。每天都有很多人通过搜索引擎找到自己需要的东西，而我们的SEO优化就是为了得到更好的搜索排名，让更多的潜在用户访问你的网站，进而产生交易，带来收益。关键词和长尾关键词的作用尤为重要，fastadmin采集器可以为你提供长尾关键词，流行的关键词。关键词是我们启动fastadmin采集器的第一步，也是最重要的一步。如果你选错了关键词，你会在整个SEO过程中走很多弯路。关键词还不确定，fastadmin的内容采集不能帮助你网站提高你的网站
　　
　　数据分析。查看 网站 的统计信息，了解可以优化和改进的内容。采集 仅有内容是不够的。比如你采集提交了一个网站内容，如果其他人采集也提交了这个网站内容，那么就会导致内容同质化，导致结果百度没有收录。
　　
　　fastadmin采集 支持内容优化处理。包括网站栏目设置、关键词布局、内容优化、内外链建设等，fastadmin采集器可以自动采集优质内容并定期发布；并配置多种数据处理选项，让网站内容独一无二，快速增加网站流量！fastadmin采集器采用分布式高速采集系统，多台服务器同时运行，解决了工作学习中大量数据下载和使用的需求，让您拥有更多的时间做更多的事情。
　　
　　fastadmin采集器，专业的互联网数据采集、处理、分析、挖掘软件，可以灵活、快速的抓取网页上零散的数据信息，并通过一系列的分析处理，精准挖掘出需要的数据数据。
　　
　　网站的内容，相当于网站成长的土壤和血液。对于站采集，我们不能做原创，但也要长期提供优质的伪原创内容，这也是使用fastadmin采集的必要条件之一@> 作为 采集 站。无论是您的 网站 域选择、网站 主题、网站 模式、网站 色调、网站 图形、网站 关键字、网站@ &gt;@网站及其代码优化等，都需要简洁友好，准确有效，方便流畅，有吸引力，注意不要作弊。否则，即使你的网站流量很高，你也无法留住客户，也无法通过流量变现，一切都是空谈。
　　
　　使用 fastadmin采集器 建议你应该构建一个对用户有用的 网站，任何优化都是为了改善用户体验。简单的理解就是把用户体验放在第一位，发布有价值的文章内容，文章的标题和内容板块收录有意义的搜索关键词。企业网站做SEO，就是围绕自己提供的服务或产品发布有价值的内容，让更多与你的产品和服务相关的搜索词获得良好的搜索排名。fastadmin采集器 快速挖掘数据中的新客户；洞察竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。今天关于fastadmin的解释采集器
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　　网站文章自动采集发布(做DedeCMS网站的小伙伴来说，怎样通过数据分析提升网站优化
)
　　对于德德cms网站的小伙伴们来说，如何通过数据分析提高网站优化是一项基本功，在行业竞争中我们可以通过哪些方法来实现呢？最大的流量转化，对于我们平时的网站 SEO，我们可以通过使用软件和数据分析帮助我们实现网站的排名提升。
　　
　　网站的日常维护：
　　1、德德发布软件最大的优势就是非常方便的SEO优化，基本实现了德德网站内容的自动化。
　　2、德德发布软件可以在用户点击相关规则后触发采集，伪原创文章在采集之后，自动生成文章，首页、栏目页自动发布、自动推送、自动更新；
　　3、德德发布软件可以采集定位网站最新更新内容，支持定时采集，过滤重复内容，标题伪原创，标题和内容插入关键词及指定图片等；
　　
　　4、自带翻译功能，支持简体转英文，英文转简体，简体转繁体；
　　5、采集支持图片本地化，在不影响网站访问速度的情况下提升原创性能，非常有利于SEO优化。
　　德德发布软件管理推送功能也很全面，无论是德德发布软件还是其他不同的cms网站都可以实现统一管理。软件可直接显示已发布、即将发布、是否伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等，以及每日蜘蛛、收录、网站重量等数据可以通过软件直接查看。
　　
　　我们对行业竞争对手的分析网站是一项日常工作，也是一件非常重要的事情。我们可以用什么方法来分析对方网站的优劣？在这里，博主有以下想法：
　　一、域名
　　旧域名有分量。网站 正常运行的时间越长，它从搜索引擎中获得的信任就越多。相对而言，权重会更高。如果一个域名已经注册了很久但是没有使用，那么这样的域名其实只是一个新的域名，只是比新注册的域名好一点，或者两者是在同一个起跑线上。
　　二、空间
　　网站空间的好坏不是大小的区别，而是带宽、CPU、内存的区别。和电脑一样，配置越高，响应速度越快，网站的访问速度也越快。搜索引擎一般认为访问速度更快的网站用户体验更好，会给予加分。
　　
　　三、收录
　　我们可以在搜索页面输入“站点：域名”查看网站收录的信息，收录越多，网站获得排名的机会就越大，如果页面没有被收录列出，那排名基本没用，收录是排名的前提，收录越多，关键词或long的机会就越大-tail 关键词 排名靠前。.
　　四、用户需求
　　用户需求也称为用户体验。简单来说，就是让访问网站的群体在最短的时间内找到自己想要的东西并接受。通常我们的方法是查看排名靠前的Dede网站的页面内容、产品信息、网站特色、在线客服、公司资质、备案信息等。
　　
　　五、TDK
　　网站是否设置了TDK，设置是否合理；在此基础上，如果我们改变设置，是否可以进一步优化；
　　六、页面关键词布局
　　在页面内容中，关键词布局是否良好，关键词布局是否合理、流畅、密度等是否满足；
　　七、收录数据
　　收录排名高网站的页面主要有哪些类型，收录多且给网站带来流量的页面有哪些特点，如关键词密度，是否有相关推荐等也是我们需要关注的。
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　　网站文章自动采集发布(聚合采集可以自定义采集规则的seo文章采集器采集程序
)
　　Aggregation采集是一种文章聚合全网采集爬虫，而Aggregation采集是一个可以自定义采集的seo文章&lt;规则。@采集器。聚合采集可自定义采集规则，不仅是问答平台，普通站点采集，通过24小时监控采集，实时采集最新文章。聚合采集自动文章过滤（标签、属性、文本），内置全网最新滚动新闻采集。
　　
　　聚合采集的个性化定制功能，可以对综合页面进行原创标签，让整个网站整合一个统一通用的分类标签体系，不仅内容相关，还原创 内容页面。聚合采集兼容多种静态模式，既有效保证了搜索引擎收录，又增加了网站的持续访问量。聚合采集设置网站的任意顶部导航栏，可以随意添加或删除顶部导航栏，使网站具有高度的自定义性
　　
　　将采集聚合到任意url连接地址名，不仅使站长的网站独一无二，而且在一定程度上提高了搜索引擎排名。聚合采集支持多个模板集，因为它采用模板编译替换技术，即使只更改一个文件，也可以创建个性化的界面。任意显示数量控制，聚合采集设置专题页各类内容的数量，以及每个列表页的显示数量。
　　
　　聚合采集内置站长工具，全程记录蜘蛛访问，智能识别99%的搜索引擎蜘蛛访问，全程控制蜘蛛爬取记录。聚合采集自动创建站点地图，自动生成搜索引擎地图，可分类设置，有效提升网站内容收录。一键查看排名和收录，不仅可以查看Alexa排名，还可以准确掌握网站最近收录，还可以添加网站外部链接。聚合采集自动查看网站中的过滤器关键词，自动批量查询网站中是否有过滤的非法内容。
　　
<p>聚合采集的聚合推送，智能系统自动采集网站链接，主动推送到搜索引擎和快速收录界面，大大提升网站@ &gt;收录@ &gt; 率。传统的使用网站js脚本推送的SEO需要网页有自然流量触发，或者每天导出链接复制到资源平台主动提交，繁琐且效率极低。聚合采集每日自增采集，自动推送，稳步提升索引量，让网站内容爬虫自然增长，从而达到网站全面提升 查看全部