题目描述：
对于某些应用来说，比如百度这种网站并不需要精确的抓取指定的网站，而是要抓取尽量多的网站，这些网站的解析也并不需要非常精确，但是网站的数量大，种类多，有没有方法可以比较准确的解析出 title 和正文内容，这些方法可以达到自动化解析而不是我们要手写每一个解析规则
思路点拨：
通过机器学习方法自动解析出正文
有没有方法可以比较准确的解析出 title 和正文内容
1.8k
等6人参与
全部作业
可以基于机器学习去训练和标注数据完成对于网页内容的识别。
采用双流神经网络：
结构特征流：3层GCN处理DOM树（捕获节点间拓扑关系）
语义特征流：MiniLM文本编码器（参数量仅29M）
融合层使用动态门控机制： g=σ(Wg[hstruct⊕hsem]) hfinal=g⋅hstruct+(1−g)⋅hsem
- 训练策略
课程学习：从简单静态页到复杂SPA渐进训练
对抗样本增强：注入随机噪声/隐藏正文块
损失函数： L=0.7⋅DiceLoss+0.3⋅ContrastiveLoss
0
提交于 3天前
登录后即可查看更多作业，立即登录
数据加载中...