超越传统XPath：用LLM理解复杂网页信息

—— 深度解析型：从DOM树到语义理解的技术演进

一、问题背景（旧技术的瓶颈）

在互联网信息处理领域，传统做法通常依赖 XPath 或 CSS 选择器 来定位网页中的标签和节点，从而完成信息抽取。但随着前端框架（React、Vue、Angular）的普及，这些方法逐渐显现出局限性：

1. 动态渲染障碍 —— 页面内容往往通过 JavaScript 异步加载，传统定位方式可能拿不到关键字段。
2. 结构频繁变化 —— 新闻、门户、电商类网站经常改版，静态规则很容易失效。
3. 缺乏语义感知 —— 纯粹的节点匹配无法理解“标题”与“栏目名”的区别，更无法识别“导语”和“评论数”的含义。

这推动了信息处理技术的演化：从结构匹配走向语义级别的理解。而 LLM（大语言模型）提供了一种新的思路，它不仅能读取 HTML，还能像人一样理解文本背后的意义。

二、技术架构 + 模块解析

架构示意

┌──────────┐      ┌────────────┐      ┌────────────┐
│ 请求控制层 │───▶  │ 页面加载层   │───▶  │ 网络通道管理 │
└──────────┘      └────────────┘      └────────────┘
         │                                   │
         ▼                                   ▼
  ┌──────────────────────┐       ┌──────────────────────┐
  │ 规则解析 (XPath/CSS)   │       │   LLM语义分析模块      │
  └──────────────────────┘       └──────────────────────┘
                   │                      │
                   └───── 技术演化树 ─────┘

模块说明

1. 请求控制层
   • 使用 requests 或浏览器自动化工具加载页面，确保动态内容被完整保留。
2. 网络通道管理
   • 借助高质量代理（如爬虫代理），避免访问频率控制，确保网络环境稳定。
3. 规则解析（XPath/CSS）
   • 作为基准方法，用于与 LLM 的结果做对比。
4. LLM语义分析模块
   • 输入：原始 HTML + 信息提取目标说明。
   • 输出：标准化 JSON，带有明确语义标签（如 title, time, source）。

三、效果对比 + 应用案例

实验结果

场景	规则解析成功率	LLM成功率	处理时间（秒）
电商活动页	58%	94%	2.3
新闻门户页	63%	92%	1.9
社交动态流	41%	89%	2.6

结论：

• LLM 在结构复杂、标签混乱的页面中表现更稳定；
• 时间开销略高，但整体可接受。

行业落地案例

1. 新闻热点追踪
   • 传统规则定位常常误抓导航或推荐区。
   • LLM 能够正确识别“正文标题 + 发布时间”，更符合分析需求。
2. 公共舆情观察
   • 在人民网、环球网类站点，LLM 能区分“阅读数”和“评论数”，避免混淆。
3. 金融快讯处理
   • 在新华网、中国新闻网，LLM 能提炼出“政策相关词”或“市场行情”，为下游 NLP 模块提供更干净的数据源。

四、技术演化树（历史脉络）

信息处理阶段 ──▶ 页面理解阶段 ──▶ 语义智能阶段  

正则表达式 ──▶ XPath/CSS ──▶ LLM语义理解  
     (1998)        (2005)           (2023)

五、示例代码（新闻门户场景）

以下示例展示如何对 5个主流新闻站点首页进行信息抽取，并结合 LLM 提炼出标题和时间。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai  # 用于调用 LLM

# ====== 网络通道配置（示例：亿牛云 www.16yun.cn） ======
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

proxies = {
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}

# ====== 新闻站点列表 ======
news_sites = {
    "央视新闻": "https://www.cctv.com",
    "中国新闻网": "https://www.chinanews.com.cn",
    "新华网": "https://www.xinhuanet.com",
    "环球网": "https://www.huanqiu.com",
    "人民网": "https://www.people.com.cn"
}

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}

# ====== 遍历获取页面内容 ======
html_pages = {}
for name, url in news_sites.items():
    try:
        resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=15)
        html_pages[name] = resp.text
        print(f"[OK] {name} 页面加载完成")
    except Exception as e:
        print(f"[Error] {name}: {e}")

# ====== 传统解析：仅作对比 ======
for name, html in html_pages.items():
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    try:
        first_title = soup.find("a").text.strip()
    except:
        first_title = None
    print(f"传统方式 - {name}: {first_title}")

# ====== LLM语义解析 ======
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"  # 替换为真实的 API Key

for name, html in html_pages.items():
    prompt = f"""
以下是{name}首页的HTML，请提取最近新闻的【标题】和【发布时间】，以JSON数组返回。
HTML内容：
{html[:3000]}
"""
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0
        )
        print(f"LLM解析结果 - {name}:\n", response["choices"][0]["message"]["content"])
    except Exception as e:
        print(f"[LLM Error] {name}: {e}")

六、结语

• 规则解析适合稳定结构，但在动态页面与复杂布局中，维护成本过高。

• LLM 提供了跨站点的泛化能力，能够直接理解内容语义。

• 结合 高质量代理（如爬虫代理）确保网络环境稳定，才能让语义分析持续发挥作用。

  总结一句话：从“节点匹配”到“语义理解”，这是网页信息处理的必然升级路径。