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Python实战:构建高质量NLP语料库的避坑指南与全流程方案 在自然语言处理(NLP)项目中,语料库的质量直接决定了模型性能的上限。其核心原理在于为机器学习模型提供干净、规整且与任务高度对齐的训练数据,从而确保模型能有效学习到领域内的语言模式和知识。高质量语料库的技术价值在于,它能显著提升模型的准确性、泛化能力和鲁棒性,是构建可靠AI应用的基石。其应用场景广泛,涵盖文本分类、命名实体识别、关系抽取及文本生成等各类NLP任务。本文聚焦于通过Python实战,系统讲解如何规避数据来源混杂、清洗不足与标注不一致三大常见陷阱,并以医疗和金融领域为例,提供从数据获取、清洗、标注 阅读详情

python 3.70
scrapy 1.60
windows 10.01

爬取一部小说 小说网址

  1. 设置items
import scrapy

class Novel1Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    chapter_name = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
  1. 设置pipelines
import codecs
import json


class Novel1Pipeline(object):

    def __init__(self):
        print('starting')
        self.file = codecs.open('text_novel1.json', 'w', encoding='utf-8')

    def process_item(self, item, spider):
        json_text = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(json_text)
        return item

    def close_item(self):
        print('end')
        self.file.close()
  1. 编写爬虫
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from novel1.items import Novel1Item

class Novel1Spider(scrapy.Spider):
   name = 'novel_1'
   download_delay = 0.5
   allowed_domains = ['biqukan.com']
   start_urls = ['http://www.biqukan.com/0_790/']

   def parse(self, response):
       dd_list = response.xpath('//div[@class="listmain"]/dl/dt[2]/following-sibling::dd/a')
       title = response.css('h2::text').get()

       for dd in dd_list:
           item = Novel1Item(title=title)
           item['chapter_name'] = dd.xpath('./text()').get(default='No name')
           url = response.urljoin(dd.xpath('./@href').get())
           req = scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_content)
           # scrapy.Request返回值是它回调函数的返回值

           # Request中有一个参数是meta
           # 作用是将一个信息(任意的类型)传递给callback回调函数
           # 以字典的形式传递,
           # meta={'key':item}  (下面的request.meta['item']也可以这么写)

           # 这里为了将详情页的内容和主页的内容一起存储,用meta方法对主页的内容
           # 进行了一个暂存,在后面进行统一的提交
           req.meta['item'] = item
           yield req

   def parse_content(self, response):
       item = response.meta['item']
       raw_content = response.css('div.showtxt::text').getall()
       item['content'] = [str(c).replace('\xa0', '').strip() for c in raw_content][:-2]
       yield item
  1. 设置文件 settings.py
import random

BOT_NAME = 'novel1'
SPIDER_MODULES = ['novel1.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'novel1.spiders'

USER_AGENT_LIST = [
    'MSIE (MSIE 6.0; X11; Linux; i686) Opera 7.23',
    'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:9.0) Gecko/20100101 Firefox/9.0',
    'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.8; rv:16.0) Gecko/20120813 Firefox/16.0',
    'Mozilla/4.77 [en] (X11; I; IRIX;64 6.5 IP30)',
    'Mozilla/4.8 [en] (X11; U; SunOS; 5.7 sun4u)'
]
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = random.choice(USER_AGENT_LIST)
ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES = {
    'novel1.pipelines.Novel1Pipeline': 300,
}
  1. 验证返回结果 (scrapy是异步爬取框架,所以乱序)
{"title": "元尊", "chapter_name": "第一章 蟒雀吞龙", "content": ["灯火通明的....## 人为省略"]}
{"title": "元尊", "chapter_name": "第二章 20点准时更新,敬请期待!", "content": ["20点准时更新,敬请期待!"]}
{"title": "元尊", "chapter_name": "第一章 15点准时更新,敬请期待!", "content": ["15点准时更新,敬请期待!"]}
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Trial & Error 7578

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Jimy_Fengqi 2万+
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wtftx
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