Ⅰ 如何用python計算兩篇新聞文檔之間的距離
你好，你可以考慮使用gensim的來做文本的相識度分析。主要使用的演算法是tf-idf
tf：term frequency 詞頻
idf：inverse document frequency 倒文檔頻率
主要思想是：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率高，並且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。
第一步：把每個網頁文本分詞，成為詞包（bag of words）。
第三步：統計網頁（文檔）總數M。
第三步：統計第一個網頁詞數N，計算第一個網頁第一個詞在該網頁中出現的次數n，再找出該詞在所有文檔中出現的次數m。則該詞的tf-idf 為：n/N * 1/(m/M) （還有其它的歸一化公式，這里是最基本最直觀的公式）
第四步：重復第三步，計算出一個網頁所有詞的tf-idf 值。
第五步：重復第四步，計算出所有網頁每個詞的tf-idf 值。
3、處理用戶查詢
第一步：對用戶查詢進行分詞。
第二步：根據網頁庫（文檔）的數據，計算用戶查詢中每個詞的tf-idf 值。
4、相似度的計算
使用餘弦相似度來計算用戶查詢和每個網頁之間的夾角。夾角越小，越相似。
Ⅱ python能用來抓取新聞嗎
最簡單可以用urllib，python2.x和python3.x的用法不同，以python2.x為例：
import urllib
html = urllib.open(url)
text = html.read()
復雜些可以用requests庫，支持各種請求類型，支持cookies，header等
再復雜些的可以用selenium，支持抓取javascript產生的文本
Ⅲ Python如何簡單爬取騰訊新聞網前五頁文字內容
可以使用python裡面的一個爬蟲庫，beautifulsoup，這個庫可以很方便的爬取數據。爬蟲首先就得知道網頁的鏈接，然後獲取網頁的源代碼，通過正則表達式或者其他方法來獲取所需要的內容，具體還是要對著網頁源代碼進行操作，查看需要哪些地方的數據，然後通過beautifulsoup來爬取特定html標簽的內容。網上有很多相關的內容，可以看看。
Ⅳ 請教python Scrapy 高手 如何抓取騰訊新聞評論頁面內容，有重謝
其實你可以換個思路，scrapy的確是可以爬去js生成的代碼，使用webkit中間件，這個網上有教程，你可以搜一下。
但是有個更好的方法，通過請求分析獲取到評論的信息，比如：
這個新聞：http://coral.qq.com/1129103872
對應的評論地址：http://coral.qq.com/article/1129103872/comment?reqnum=2000
後面那個reqnum是你要提取的評論數，希望這個能幫到你。
如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問
Ⅳ python可以做到自動抓取互聯網上的新聞更新到網站嗎
可以的，首先要自己會寫代碼 學習爬蟲可以從下面一些知識點入手學習。 1、http相關知識。 2、瀏覽器攔截、抓包。 3、python2 中編碼知識，python3 中bytes 和str類型轉換。 4、抓取javascript 動態生成的內容。 4、模擬post、get，header等 5、cpython可以做到自動抓取互聯網上的新聞更新到網站嗎
Ⅵ 給一條新聞標題怎麼通過python判斷他的重要性
我想你首先應該告訴 Python 什麼時候重要的新聞標題吧。
如果你不能明確的給出的話， 你可以通過 機器學習 演算法 ， 讓它學習你給出的一些訓練集， 讓它自己找到重要的標題的特徵。
然後就是，機器學習內容請另外查找吧，關於這方面我無法對你進行指導了。
Ⅶ python如何利用已有的語料庫，對一篇新聞文本進行分詞
把自己的語料庫(sogou文本分類語料庫)放在LTK_DATA/corpora/目錄下；
然後在命令行輸入以下之後，即可看到所有的txt文件名列表了。
Ⅷ 如何使用python抓取新聞網站最新新聞
所謂網頁抓取，就是把URL地址中指定的網路資源從網路流中讀取出來，保存到本地。類似於使用程序模擬IE瀏覽器的功能，把URL作為HTTP請求的內容發送到伺服器端，然後讀取伺服器端的響應資源。在Python中，我們使用urllib2這個組件來抓取網頁。u
Ⅸ 新聞研究相關是應該學python嗎
建議python。 原因：免費、代碼簡潔、應用廣泛。 當然還有一個讓你心動的理由：python有很多機器學習的庫可供你選擇