技巧:怎么用免费文章采集器让网站快速收录以及关键词排名

　　技巧:怎么用免费文章采集器让网站快速收录以及关键词排名

　　如何使用免费的 文章 采集器获得 网站 快速索引和 关键词 排名？为什么我的网站页面没有被索引，明明是原创的内容。那么为什么 网站 页面没有被搜索引擎索引？如果一个网站想要有稳定的排名和稳定的流量，它需要是收录。你收录的越多越好。如果没有 收录网站 页面，则不能完全归咎于 文章 的质量。排除或排除与 网站 相关的关键字和链接。, .txt 等都是相关的。网站经过预优化，现在最快的网站页面采集是发布后，最慢的是当天收录。如何使用文章采集器实现快速索引？

　　这个文章采集器可以自动采集伪原创的出版物，并主动推送到搜索引擎，从而使网站得到充分的优化。操作简单，无需学习更专业的技术，只需几步轻松采集内容数据，用户只需对文章采集器、文章<进行简单设置采集器根据关键词用户设置准确采集文章用户，保证文章与行业一致。采集到的文章可以保存在本地采集器，使用方便，也可以在伪原创之后自动发布，提供方便快捷的内容采集和伪原创的快速创建> 内容。

　　和其他的文章采集器相比，这个文章采集器基本没有规则，更别说花很多时间学习正则表达式或者html标签了。还配备了关键词采集功能）。全程自动挂机！设置任务批次采集器，自动采集伪原创版本并主动推送到搜索引擎。

　　无论您有成百上千个不同的cms网站，统一管理都是可能的。一个人维护数百个 网站文章 更新不是问题。这个 文章 采集器还配备了许多 SEO 功能。在通过软件采集伪原创版本的同时，还能提升很多SEO优化。

　　1、网站主动推送（让搜索引擎更快发现我们的网站）

　　2、自动匹配图片（如果文章的内容中没有图片，会自动配置相关图片） 设置自动下载图片并保存在本地或第三方（使内容不再有到对方的外部链接）。

　　3.自动内部链接（让搜索引擎更深入地抓取您的链接）

　　4.在内容或标题前后插入段落或关键词（可以选择在标题和标题中插入相同的关键词）

　　5. 网站内容为“高度原创”插入或随机作者、随机阅读等。

　　6、定期发布（定期发布文章，让搜索引擎及时抓取你的网站内容）

　　使用这些 SEO 功能来提高 网站 页面的 原创 能力并提高 网站 的排名。通过工具上的监控管理查看文章的采集、发布、主动推送（百度/360/搜狗神马/谷歌等），无需每天登录网站后台。搜索引擎优化的内容优化直接在工具上自动完成。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！

　　1. 提高网站收录率的SEO技巧

　　1.主动推送链接

　　作为seo站长的朋友，我们每天持续更新地图，然后在百度资源上验证网站并安装自动推送代码。这种优化对搜索引擎非常友好，可以加快网站页面内容的爬取和采集。（可以通过文章采集器来实现）

　　2.提高网站内容的丰富度

　　内容是网站的灵魂。网站 需要新内容。您可以提取重要的关键字采集器从用户的角度来看效果很好，做更多他们会搜索的事情，或者回答问题或解决实际需求。当然，插图内容更受欢迎。一般一个文章的内容不少于500字，至少有3张图是合理的。另外，不要忘记将 ALT 属性添加到图像中。（这可以通过采集新闻提要 文章 来实现）

　　3.引导百度蜘蛛爬行

　　日常生活中，人们喜欢与更好的人亲近，百度蜘蛛也不例外。像 网站 这样具有高权限的蜘蛛。网站权重越高，蜘蛛访问越多，所以可以去高活跃度论坛和高权重网站交换一些优质的好友链接，可以引导百度蜘蛛爬取和加快 网站 抓取和 收录 内容。

　　技巧:电商客服自动问答系统语句关键词提取方法与流程

　　本发明涉及一种关键词的提取方法，尤其是一种电子商务客服自动问答系统的句子关键词的提取方法。

　　背景技术：

　　随着互联网的发展，网上购物已经悄然兴起，人们通过互联网购买各种物品也越来越时尚。但是，目前的在线客服机器人只能为消费者提供列表咨询服务，即向消费者提供列表供消费者选择需要的服务，消费者无法进行实时咨询，这将直接降低消费者的购物体验。消费者。要想实现网络机器人对消费者的实时响应，就必须准确理解消费者的意图。如果想让机器人准确理解消费者的意图，就必须提取消费者的句子关键词。

　　技术实施要素：

　　为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种电子商务客服自动问答系统的句子关键词提取方法。

　　本发明解决该问题所采用的技术方案是一种电子商务客服自动问答系统关键词的句子提取方法，包括以下步骤：构建分词系统，建立分词系统。停用词列表，并通过神经网络特征选择关键词。

　　进一步地，该分词系统为NLPIR中文分词系统，该分词系统具有中文分词功能、词性标注功能、命名实体识别功能、用户词典定义功能和新的词发现功能。

　　进一步地，停用词列表包括英文字符、数学字符、标点符号、高频单汉字、象声词、只能出现在首位的字符、位置词和感叹词。

　　进一步的，通过神经网络特征选择关键词是指从用户句子分词后得到的关键词集合中提取关键词，根据关键词提取关键词 > 提取语义信息、自身信息和位置信息三方面的信息。

　　进一步的，语义信息包括词性、词关联、句子命名实体识别、停用词去除等；word词性是指用户句子中各个词性成为关键词的概率差异，是从关键词中提取的关键词，不同的词性给予不同的分数提取分数计算；词关联是指用户句子中的词与其他词之间的复杂关系，句子中的每个词相当于一个空间每个语义节点都相互关联，因此该方法考虑了这一因素，并使用Word2vec 计算词相关度值；句子命名实体识别是指命名实体在句子中具有特殊含义，它们与它们有关。识别是关键词提取的内容之一；去除停用词意味着某些关键词在句子中出现频率较高，但作用不大，因此进行了关键词的提取。到时候，这些作用不大的词应该去掉。

　　进一步地，自信息包括词频和词长；词频是指当用户多次提及一个词时，它更有可能变成关键词；词长意味着更长的词代表更丰富的信息，它就越有可能变成关键词。

　　进一步地，位置信息包括第一次出现的位置和词的跨度，如果是单次出现，用第一次出现的位置表示，如果出现两次以上，用第一次出现的位置和词的跨度表示; 其中 L 是句子长度，li 是单词跨度。词的位置；词跨度 Hi，其中 li2 是最后一个词的位置，li1 是第一个词的位置。

　　本发明的有益效果是：本发明是一种从电子商务客服自动问答系统中提取句子的方法，该关键词提取方法使网络客服机器人能够清楚了解消费者的意图，实现消费者与在线客服机器人的实时对话，让在线购物更加便捷，极大地提升了消费者的购物体验。

　　图纸说明

　　下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

　　图1是本发明的自定义词典；

　　图2为本发明的停用词表；

　　图3为本发明的词性评分表；

　　图4是本发明的示例结果。

　　详细方法

　　要实现对用户商品意图的识别，首先要理解用户输入的句子。这种理解的基本工作是提取句子中的关键词，而句子中的关键词语言是用户意图表达的外在呈现。在问答系统中提取用户关键词，首先对用户的句子进行切分，然后去除其中收录的一些URL链接、标点符号等，对剩余的单词进行关键词提取。主要内容如下：构建分词系统，建立停用词列表，通过神经网络特征选择关键词。

　　与英文不同，中文句子需要分词，分词质量对关键词的提取有影响。本发明选用的是NLPIR中文分词系统，即之前的ICTCLAS2013。本系统具有汉语分词、词性标注、命名实体识别、用户词典定义、新词发现等多种功能；在2003年“国际SIGHAN分词大赛”中获得综合第一名，是最好的中文分词系统之一。目前，全球用户数超过20万。电商客服机器人就是使用这个分词系统。同时，由于其服务市场是化妆品行业，会有一些专业词汇需要补充。这里建有专属的自定义词典，收录660多个词，自定义词典前9名。线如图 1 所示。

　　在分词后得到的集合中，会发现一些无效词，可以将其排除在关键词的候选集中。由于系统的使用场景不同，在建立停用词表时要考虑网络购物的特点。不少学者还总结了停用词，包括“英文字符、数词、量词、数学字符、标点符号、高频单汉字、象声词、只能出现在首位的词、代词、位置词、叹息词”都收录在停用词的选择范围内，对于不同的处理文本，这些词的选择会有一些差异。

　　本系统中的一些数字和代词不会收录在停用词中，因为顾客在购物时会涉及到商品的数量和价格。这些是句子中的关键信息，显然不能忽视；此外，代词也很重要。在问答过程中，客户经常会提到他们提到的产品，所以代词也是重要的句子信息之一；你好，你在吗，你在吗？”等对句子的关键信息没有影响，所以被列入停用词列表，但是在问答系统中，这些问候语会有相应的问候语反馈，也就是当用户打招呼时，机器人也会热情的打招呼和回应。和单词不收录重要信息，因此也包括在内。词频统计是通过对机器人交互语料库和采集到的用户聊天语料库进行统计，然后筛选归纳得到停用词列表，如图2所示。

　　问题关键词特征提取，对用户问题进行实际分词后，C=[c1, c2...cn]；ci的特征提取，词的特征选择从信息三个方面展开，即语义、自身和位置。

　　语义信息：（1）词性：各个词性在用户句子中成为关键词的概率会有差异。在关键词的提取中，根据不同的词性赋予关键词不同的分数，用于提取分数计算，词性分数表如图3所示（2）词相关性：将复杂网络关系引入语言中，利用复杂网络中的参数构建15种语言的复杂网络。用户句子中的单词与其他单词之间存在复杂的关系。每个词相当于空间中的每个语义节点，并且它们是相互关联的，所以本发明考虑到了这个因素，并使用 Word2vec 计算单词相关度值。(3)句子命名实体识别：命名实体在句子中往往具有特殊的含义，其识别是许多关键词提取的内容之一。（4）停用词：在句子中出现频率很高，但作用很小。在许多情况下，提取 关键词 时需要停用词。

　　自我信息：（1）词频：当用户话语中的词频逐渐增加时，比如当用户多次提到一个词时，很有可能变成关键词。(2)词长：据统计，词越长信息越丰富，很有可能变成关键词。本系统中的一些专有名词会更长，例如：树中的机器人客服关键词“biofiber”、“raspberry”等。

　　位置信息：第一个位置和单词跨度；单词在句子中出现的位置信息，如果出现一次，用第一次出现的位置表示，如果出现两次以上，用第一次出现的位置和词跨度表示；其中L是句子长度的位置，li是单词的位置；单词 span 是 Hi，其中 li2 是最后一个单词的位置，li1 是第一个单词的位置。

　　电商客服机器人基于某化妆品网店的购物语料进行语料的采集和整理，并结合自身的产品和领域。在这里，从中提取了 1000 个不重复的句子进行实验。原因是整理的语料数据有很多相似之处，目前的语料数量有限，实验步骤如下：

　　(1)使用中科院NLPIR中文分词系统进行分词。由于电商客服机器人的应用背景和产品对象的原因，使用分词系统进行分词后，难免会出现分词错误；因此，本发明在复习后对语料库的分词进行复习，提取错误分词形成自定义分词词典，加入分词系统，提高分词准确率。

　　(2)对提取的1000个句子进行简单处理后进行分词，得到6600多个分词结果。在使用中科院分词系统进行分词的过程中，实现了词命名实体的识别和词性的标注；本发明给予不同的词性有不同的分数。根据中国科学院采用的分词标准，制定了一个词性评分表，如表3所示。另外，命名实体是1，而不是0。

　　(3)然后对这6600多个词统计上述其他特征值，可以统计计算词频、词长、词位置和词跨度；停用词统计由停用词表标记为 1，而不是 0 ；词关联的计算涉及到 Word2vec 的使用。首先，采集来自商店购物、新闻、评论和化妆品抓取的四大语料库，并在服务器上使用 Word2vec 进行训练。训练后得到收录词向量的bin。文件，并使用 bin 文件计算 6600 多个单词中每个单词的平均相关性。这里所有的特征值都可用了，数据也准备好了。

　　本发明使用matlabR2014a进行数据实验，处理了6600条数据，删除了一些无效的判断，比如FAULT的Word2vec值，因为有些词由于语料资源的限制不能用词向量表示；同时发现标有b的“neutral”、“mixed”等区分词的词性得分为0。其实这些词代表的是皮肤的属性，所以词性值设置为 0.7；最后，6592有有效数据，数据发布地址如下：，命名为“客服机器人BP神经网络实验数据”。本发明利用matl-ab中的GUI工具nprtool，其中数据集的默认分布如下：70%的训练样本，15%的验证样本，15%的测试样本，神经网络隐藏层节点的设置首先根据经验设置训练过程发现，当隐藏层节点数为10时，训练和结果都比较好。鉴于本发明将Word2vec计算的词相关度加入到神经网络中，在训练中将实验结果与具有该特征和不具有该特征的数据进行对比，即神经网络节点组合为( 8, 10, 1) 和(7, 10, 1) 的混淆矩阵是通过实验得到的。并且神经网络的隐藏层节点的设置首先根据训练过程中的经验进行设置，发现当隐藏层节点数为10时，训练和结果都比较好。鉴于本发明将Word2vec计算的词相关度加入到神经网络中，在训练中将实验结果与具有该特征和不具有该特征的数据进行对比，即神经网络节点组合为( 8, 10, 1) 和(7, 10, 1) 的混淆矩阵是通过实验得到的。并且神经网络的隐藏层节点的设置首先根据训练过程中的经验进行设置，发现当隐藏层节点数为10时，训练和结果都比较好。鉴于本发明将Word2vec计算的词相关度加入到神经网络中，在训练中将实验结果与具有该特征和不具有该特征的数据进行对比，即神经网络节点组合为( 8, 10, 1) 和(7, 10, 1) 的混淆矩阵是通过实验得到的。

　　另外，本发明利用神经网络提取关键词的方法，应用于文档关键词的提取，并将本发明的结果与之进行比较。本发明的识别关键词的准确率已经通过模型实验，测试准确率比较稳定在88%以上，最优率达到90.7%。将神经网络应用于句子关键词提取的可行性；但其实验的数据量为news and journal文章，文章数为200，词汇量巨大；本发明选取1000个句子，数量在单位上具有可比性，另外，数据量大的结果会更有说服力。

　　在前面的实验之后，本发明保存了实验的最优训练模拟模型，模拟了实际的句子。所示示例的结果如图 4 所示：

　　以上四个例子都进行了分词和关键词提取，结果呈现如下：

　　Ex1：戴白百合面膜的人可以用这个面膜吗？我应该如何照顾它？

　　分词：Lily/n Mask/n Compare/d White/a's/udel/n Can/v Use/p This/r Mask/n Can/y Not/d Apply/v This/v How/ryv Care/n

　　关键词提取结果：百合面膜不适合白人。如何照顾它

　　Ex2：这个牌子的百合去脂肪粒效果怎么样

　　分词：this/rz 牌/n's/ude1 lily/n go/v 脂肪粒/n's/ude1 效果/n how about/ryv

　　关键词提取结果：这个牌子的百合去脂肪粒效果怎么样

　　Ex3：油性脸适合用抗痘蚕丝面膜吗？

　　分词：face/s油性/a合适/v抗痘/v丝/n面膜/n?/y

　　关键词提取结果：油性脸适合做祛痘蚕丝面膜

　　Ex4：百合面膜不好用，不发货可以换吗？

　　分词：Lily/nMask/nNo/dEasy to use/aCan/vReplaceable/vNo/dShipping/nWhat/y

　　关键词提取结果：百合面膜不易更换包邮

　　以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，本发明并不限于上述实施例，只要以相同的方式达到本发明的技术效果，均应属于本发明的保护本发明的范围。