Python爬虫抓取10类新闻文章分析与文本分类

在"抓取文章类别及数目表 - The Programmer's Idea Book"这一主题中，作者探讨了如何使用Python爬虫技术进行网页数据抓取，特别是针对新浪网上的10个不同类型的新闻内容：考研资讯、公务员资讯、高考资讯、留学资讯、中考资讯、黄金资讯、证券资讯、欧洲经济资讯、新浪科技和新浪军事。遇到的问题是，程序在尝试抓取某一具体文章时出现错误，因为该文章已被后台删除，链接仍然存在但内容已消失，这促使作者采取了异常处理机制，避免因这类问题导致的程序中断。 实验的核心步骤包括： 1. 学习Python基础语法，然后利用`urllib`和`BeautifulSoup`库进行网页URL操作和HTML解析，抓取大量文章内容。 2. 分析网页结构后，作者选择了jieba分词工具和词性提取，对抓取的文本进行预处理，如去除停用词和无关词，只保留名词。 3. 进行文本数据分析，统计词频和词在不同类别中的分布，以便进行后续的卡方检验和TF-IDF（词频-逆文档频率）特征提取。 4. 通过卡方检验筛选出各类别关键词，进一步优化特征词典。 5. 学习并应用科学计算和文本分类相关的Python库，如`numpy`、`scipy`和`sklearn`，这些库在特征向量构建、特征选择和模型训练中扮演关键角色。 6. 实现朴素贝叶斯和SVM等分类算法，对训练数据进行训练，评估不同分类器的性能，如预测准确率和召回率，并通过ROC曲线比较效果。 7. 最终，作者完成了从数据抓取到模型训练的全过程，生成了一个抓取文章类别及数目表，总计20306篇文章。 这个案例展示了数据挖掘中的文本抓取、数据清洗、特征工程以及机器学习分类技术在实际应用中的流程，特别是在新闻内容分析中的具体实践，同时也揭示了在实际数据处理中可能会遇到的问题及其解决方案。