python抓取百度百科1000条记录,只要一个百度百科的入口链接:如: root_url = "http://baike.baidu.com/view/9936357.htm".入口文件是spider_main.py

仿百度百科的源码，使用asp。net+assecc数据库！

百度百科快速二级导航带返回顶部悬浮漂浮导航菜单代码

语料库分为人物、景区、动物

BERT属性提取 基于bert的知识图谱属性撤销 将BERT用于KnowledgeGraph中的属性提取有两种方法，即微调和特征提取。 知识图谱百度百科人物词条属性撤除，使用基于伯特的微调微调和特征提取特征提取方法进行实验。 先决条件 Tensorflow >=1.10 scikit-learn 预训练模型 ：简体中文和繁体中文，12层，隐藏768、12头，110M参数 正在安装 没有 数据集 该数据集是根据百度百科字符条目构建的。 筛选出不包含实体和属性的语料库。 实体和属性是从名称实体识别获得的。 标签是从“百度百科”信息框中获取的，大多数标签是手动标签的，因此有些标签不是很好。 例

读取excel中关键字，利用webdriver对关键词进行搜索，将搜索到的百度百科词条保存到excel中。

爬虫，爬去百科数据示例。包含已爬去的json格式数据做参考。爬取的是计算机类所有相关词汇。

自己用爬虫抓取的百度百科分类词条，分好类的

Python3.5实现的爬虫，截至2018年1月06日可用，为了测试方便我在循环里循环到50次强制退出了，大家可以自行修改。

基于Lucene的电影搜索引擎 内容介绍 本文研究的主要内容是：面向电影搜索引擎的功能设计和技术实现。搜索引擎功能设计主要包括，信息资源的集成，查询扩展模块，Lucene检索模块，结果可视化。 信息资源的集成主要使用网络爬虫技术，利用java语言的regex包和selenium插件实现模拟登录以获取新浪微博，豆瓣电影，百度百科，相关新闻等不同数据源数据，以文档形式存储。查询扩展模块通过IKAnalayzer实现输入文本的分词和关键词的提取，为检索做准备。Lucene检索主要包括建立索引和对结果文档的排序。搜索结果可视化通过spring MVC框架搭建完整的系统实现。 技术实现主要包括：基于Lucene的全文检索技术，spring MVC框架，java爬虫技术，Python爬虫技术，html+css+JavaScript网页设计等。 实现流程详解 文本预处理 由于数据基本上都是中文的，Luc