构建中文回合制语料库：从百度贴吧爬取对话并解析

资源摘要信息:"此项目名为'chineseCorpus'，旨在构建一个针对中文对话语料库的源代码库，该语料库以回合制对话的形式存在，并将最终输出为xml格式。项目起源于麦吉尔大学Comp551应用机器学习课程的学生作业。为了完成这个项目，开发团队编写了一个网络爬虫程序，专门针对大型中文在线论坛“百度贴吧”进行数据搜集。该爬虫在设计时考虑到了有效性，仅下载满足一定条件的对话内容——即对话长度达到一定回合数的帖子，目的是过滤掉垃圾邮件式的信息。 项目的目标用户是那些需要中文回合制对话数据进行自然语言处理和机器学习研究的开发者。通过这个语料库，研究者们可以获取到经过筛选的、质量较高的中文对话数据，以便于进行后续的数据分析和模型训练。项目的报告详细记录了开发过程和方法，以及如何使用这些工具下载特定子论坛中的内容，并以xml格式输出。 在技术依赖方面，该项目的解析器依赖于名为'jsoup-1.10.3.jar'的Java库，用于解析HTML文档。而项目中的R语言部分则需要'ggplot2'库来处理数据可视化。 具体到项目的代码结构，有一系列的python脚本，它们利用HTML和CSS选择器来爬取与经济或经济相关的所有URL。这些脚本的输入是一个被放置在self.crawl方法中的主URL，最终输出则是一个用作解析器输入的URL列表。这个过程涉及到URL的获取、清洗和筛选等步骤，以确保下载的对话具有研究价值。 由于项目描述中未提供完整的解析器部分，无法得知其全部细节。但通常，解析器会处理从爬虫下载的HTML文档，提取出需要的对话内容，并转换成结构化的XML格式。整个过程可能包括文本清洗、标签识别、文本分割、对话回合识别等步骤。 综上所述，'chineseCorpus'项目提供了一种方法和工具，让研究者能够获得结构化的、高质量的中文对话数据集，这对于研究中文自然语言处理和机器学习领域具有重要的意义。此外，项目所采用的技术栈——Java和R语言——也为开发者提供了学习和使用这些编程语言进行数据处理的实践机会。"