基于概率的网页正文页抽取方案

背景:

需要抽取网页的正文页和列表页

 

分析:

1.同一类型的网页其变化的是内容,不变的是样式布局

2.解析dom tree,叶子节点为文本,那么深度遍历全树可以获取其文本值

3.变化的是内容不变的是样式布局,那么可以基于概率构造需要数据的xpath

 

思路:

1.获取所有节点的xpath,保存xpath和文本值

2.遍历n个同类型的网页获取满足某一概率的所有变化的xpath

3.基于xpath生成模板进行网页解析,其对应项通过人工干预方式获取

 

从零搭建OCR文本抽取管线:让扫描文档无缝接入LLM OCR(光学字符识别)是打通物理文档与LLM应用之间的关键桥梁。文本作为大语言模型的基本输入单元,而扫描件、图片型PDF中的信息仍以像素形式存在,无法直接参与语义理解。本文从OCR的核心原理出发,阐述其如何将图像中的文字转化为可编辑、可检索的文本数据,并介绍本地与云端OCR引擎的选型差异。在实际工程中,通过Tesseract、PaddleOCR等工具构建一条完整的文本抽取管线,涵盖PDF转换、图像识别、文本清洗与结构化输出,最终将高质量文本安全地交给LLM进行摘要、问答或知识库构建。无论是RAG应用还是文档 阅读详情

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