语义相关度主题爬虫：高效采集党建领域生语料

本文主要探讨了一种创新的语料采集方法，即基于语义相关度主题爬虫（CorpusCollectionBasedonSemanticRelevancyFocusedCrawler）。这种方法针对特定领域的语料需求，例如党建领域，设计了一个高效的抓取策略。研究者们针对选定的主题词，如“党建”，利用维基百科中文语料库训练出的词向量模型，结合HowNet（一个丰富的汉语知识图谱）来计算网页内容与主题词的语义相关度。通过分析页面描述信息，系统可以评估未访问链接指向的页面内容与指定领域（如党建）的相关性。 在这个过程中，URL的结构信息也发挥了关键作用。系统会根据URL的特征，如域名、路径等，预测其指向的页面可能包含的相关内容。这种方法不仅考虑了内容的语义关联，还考虑了网页链接的间接相关性，从而提高采集的准确性。 实验结果显示，这种基于语义相关度的主题爬虫在党建领域的网站上表现出色，平均准确率达到了94.87%，显示出其在特定领域的高效性和针对性。然而，当应用于门户网站时，由于更广泛的内容类型和信息多样性，平均准确率相对较低，为64.20%。尽管如此，这仍然是一个显著的进步，因为传统的爬虫往往难以在大量信息中精确筛选出相关领域的内容。 这项研究为解决特定领域语料的高效采集问题提供了一种新的解决方案，它强调了语义理解和结构信息在爬虫策略中的重要性。对于学术界和实际应用中需要定制化语料库的项目来说，这种方法具有很高的实用价值。通过引用格式：周昆, 王钊, 于碧辉. 基于语义相关度主题爬虫的语料采集方法. 计算机系统应用, 2019, 28(5): 190-195. 可以进一步查阅和引用该研究。