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基于文本密度的新闻正文抽取方法之Python实现

2024-08-25 19:20:56   220人阅读

参考文章链接：　http://www.cnblogs.com/jasondan/p/3497757.html 

　　　　　　　　http://d.wanfangdata.com.cn/Patent/CN201410007832.6/

 　　　

基于网页分析构思出的正文提取算法

回顾以上的网页分析，如果按照文本密度来找提取正文，那么就是写这么一个算法，能够从过滤html标签后的文本中找到正文文本的起止行号，行号之间的文本就是网页正文部分。

还是从上面三个网页的分析结果看，他们都有这么一个特性：正文部分的文本密度要高出非正文部分很多。我们按照这个特性就可以很容易将算法实现，那就是基于阈（读音：yu）值去分析正文所在的位置。

那么接下来就需要解决一些问题：

  • 如何确定阈值？
  • 如何分析，一行行的分析？还是？

阈值的确定可以通过统计分析得出一个比较好的值，我在实际处理过程中，发现这个值取180是比较合适的，也就是分析文本的时候，如果所分析的文本超过了180，那么就可以认为到达了正文部分。

再有就是如何分析的问题，这个其实比较容易确定，一行行的分析效果肯定不好，如果在按行分析的过程中往下在分析几行作为一次分析效果比较好。也就是一次性分析上5行左右，将字符累加起来，看看有没有达到设定的阈值，如果达到了，那么认为已经进入正文部分了。

import re
from bs4 import BeautifulSoup,Comment
import requests

authorset ={‘责任编辑‘,‘作者‘}

def getcontentfromweb(src):
    obj = requests.get(src)
    return obj.text

def filter_tags(html_str):
    soup =BeautifulSoup(html_str)
    title =soup.title.string.encode().decode(‘utf-8‘)
    [script.extract() for script in soup.findAll(‘script‘)]
    [style.extract() for style in soup.findAll(‘style‘)]
    comments = soup.findAll(text=lambda text: isinstance(text, Comment))
    [comment.extract() for comment in comments]
    reg1 = re.compile("<[^>]*>")
    content = reg1.sub(‘‘, soup.prettify()).split(‘\n‘)
    return title,content

def getcontent(lst,title,authorset):
    lstlen = [len(x) for x in lst]
    threshold=50
    startindex = 0
    maxindex = lstlen.index(max(lstlen))
    endindex = 0
    for i,v in enumerate(lstlen[:maxindex-3]):
        if v> threshold and lstlen[i+1]>5 and lstlen[i+2]>5 and lstlen[i+3]>5:
            startindex = i
            break
    for i,v in enumerate(lstlen[maxindex:]):
        if v< threshold and lstlen[maxindex+i+1]<10 and lstlen[maxindex+i+2]<10 and lstlen[maxindex+i+3]<10:
            endindex = i
            break
    content =[‘<p>‘+x.strip()+‘</p>‘ for x in lst[startindex:endindex+maxindex] if len(x.strip())>0]
    return content

def run(url):
    ctthtml=getcontentfromweb(url)
    title,content =filter_tags(ctthtml)
    newcontent =getcontent(content,title,authorset)
    ctt =‘‘.join(newcontent)
    return title,ctt

 

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