核心是目标驱动的数据闭环:先定义分类体系并标注样本,爬取时嵌入标签线索,边爬边清洗(去广告、过滤长短文本),用TF-IDF+LogisticRegression快速验证baseline(准确率常超85%),再据数据规模微调BERT类模型。
用Python做爬虫后做文本分类,核心不是“先爬再分”,而是明确目标、清洗数据、选对模型、验证效果。下面直接说关键步骤和实操要点。
别急着写requests代码。先想清楚你要分几类、每类代表什么、样本是否均衡。比如新闻分类:财经/体育/娱乐/科技——这四类标签要提前定好,最好有100条以上人工标注的样本来打底。爬的时候就在URL、页面标题或meta标签里埋线索,比如抓知乎问答,可按话题页URL中的/topic/19557284(人工智能)或/topic/19550643(健身)自动打标签。
v、导航栏、评论区(常见class名如ad-banner、comment-list)不用一上来就上BERT。先用scikit-learn三步走:
这个组合在千级样本、中等区分度任务上准确率常超85%,是验证流程是否跑通的黄金标准。
当TF-IDF效果卡在90%上不去,且你有至少5000条标注数据,可以试huggingface的中文模型:
基本上就这些。爬虫和分类不是两个独立模块,而是数据流闭环:爬得准,清洗得干净,特征才靠得住;分类结果反过来也能帮你优化爬虫策略(比如某类页面结构突变,自动告警)。不复杂但容易忽略。
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