知乎热榜文章爬取与中文文本预处理实践

本篇文档是西南交通大学信息科学与技术学院学生吴晓指导下的一个互联网搜索引擎项目的实验报告，主要关注于文本爬取和预处理技术。项目针对的是知乎每日热榜文章，具体步骤包括： 1. **中文文本预处理** - **文本下载**: 学生选择了知乎的每日热榜作为数据源，通过分析网页结构，识别出需要抓取的URL地址，利用`requests`库下载文章列表。 - **去重复**: 确认页面存在重复的请求格式，每次请求获取5篇文章，通过分析URL参数（如`offset`和`type`）来构建完整的文章列表下载链接。 - **文本分词处理**: 未在部分内容中明确提及分词方法，但可以推测是将抓取到的文本进行切分，以便后续处理和分析。 - **去停用词处理**: 停用词是指在文本中频繁出现但在语义上无重要意义的词语，如“的”、“是”等。在这个阶段，可能会剔除这些词语以提高文本处理的效率。 2. **英文文本预处理** - **文本下载**: 对英文文本的处理类似中文部分，同样关注于从特定页面抓取内容。 - **Porter-Stemming**: 提到了Porter-Stemming算法，这是一种英文文本处理技术，用于将单词还原为其基本形式（词干），便于关键词提取和分析。 - **去停用词处理**: 对英文文本也进行了去停用词的操作，以减少无关信息的影响。 3. **文本命名处理**: 可能是指对抓取和处理后的文本进行命名或命名规则的设定，确保数据组织清晰。 4. **项目感想**: 学生可能会在此部分分享项目执行过程中的体会，如遇到的技术挑战、解决方案，或者对预处理技术的理解和应用价值。 总结起来，这篇实验报告详细描述了如何通过网络爬虫技术抓取知乎每日热榜文章，并对其进行预处理，包括文本的下载、去重、分词和停用词过滤。这些步骤对于自然语言处理和信息检索项目至关重要，有助于提升搜索引擎的准确性和效率。同时，文档还展示了Python编程在实际项目中的应用，特别是使用`requests`、`PyQuery`等库进行网络请求和HTML解析。