基于python的百度新闻语料抓取并进行文本相似度计算的可运行且存储数据的代码代码

在Python中，你可以使用`requests`库来获取网页内容，`BeautifulSoup`或`lxml`库解析HTML，然后使用如`jieba`进行中文分词，`Scrapy`进行更复杂的爬虫操作。对于文本相似度计算，可以使用`nltk`库的TF-IDF、余弦相似度等算法，或者使用`gensim`库的Word2Vec、Doc2Vec进行向量表示后计算。

下面是一个简单的基于`requests`, `BeautifulSoup`和`jieba`抓取并计算文本相似度的示例代码片段：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba.analyse
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 抓取百度新闻页面
def get_baidu_news(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    article_texts = [div.get_text() for div in soup.find_all('div', class_='news-item')]
    return article_texts

# 分词并提取关键词
def extract_keywords(texts):
    keywords_list = []
    for text in texts:
        keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)
        keywords_list.append(keywords)
    return keywords_list

# 计算TF-IDF相似度
def calculate_similarity(texts, keywords):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([' '.join(kw) for kw in keywords])
    cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix)
    return cosine_similarities

url = "https://www.baidu.com/news"  # 请替换为你想抓取的新闻链接
texts = get_baidu_news(url)
keywords = extract_keywords(texts)

# 计算并保存相似度矩阵
similarity_matrix = calculate_similarity(texts, keywords)
# 使用pandas保存到csv文件
import pandas as pd
pd.DataFrame(cosine_similarities, index=texts, columns=texts).to_csv("news_similarity.csv")

这个示例假设每篇新闻文章都有一个类名包含“news-item”的`<div>`标签，并且每个文章的内容都在这个标签内。请注意，实际的网页结构可能会有所不同，需要调整相应部分的代码。