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本文实例讲述了Python爬虫实现爬取百度百科词条功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行

很多时候，当人们接触到一些词会感觉到陌生，这个时候就需要一本词典，查查看这代表什么意思，没事的时候也查查看翻阅，可以丰富自己的阅读量，扩展知识。

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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。

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自己用爬虫抓取的百度百科分类词条，分好类的