关键词自动采集生成内容系统
关键词自动采集生成内容系统( 扫码安装企鹅号AppSEO技术分享2022-02-15 )
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帝国cms采集自动登录采集插件
SEO技术分享2022-02-15
Empirecms采集如何快速创建聚合标签让网站快速收录排名，聚合标签这个词可能大家都不熟悉，即使是SEO，很多人都没听说过其中，聚合标签也可以看作是标签标签。简单来说，在每个页面上，以当前页面的核心关键词作为关键词聚合生成的网站列表，展示形式是一个关键词和一个内部链接，链接到根据这个 关键词 展开的内容列表。那么这种聚合标签对SEO优化重要吗？
这需要结合网站的实际情况，有的网站适合做聚合标签，有的网站不适合做。我们需要了解这个聚合标签的本质。聚合标签相当于一列网站。对于一些网站来说，结构本身比较简单，栏目数量也不多，比如在传统的企业官网，栏目不多，内容肯定也不多，广度是不够。很难说有限的内容是分栏的。
如果这种类型的网站必须使用聚合标签，必然会出现内容不足，甚至不同的关键词可能有相似的内容；内容的缺乏使得很难生成足够的聚合页面。将这两点结合起来会导致网站的栏目内容耦合度非常高，重复性高的内容对搜索引擎不友好。网站如何快速获得高质量文章？如何快速创建 网站 标签。
这个帝国cms采集无需学习更多专业技能，简单几步即可轻松采集内容数据，用户只需进入帝国cms< @k11@在>上进行简单设置，完成后Empirecms采集会根据用户设置的关键词将内容和图片进行高精度匹配，可以选择保存本地或选择伪原创发布后，提供方便快捷的内容采集伪原创发布服务！！
与其他帝国cms采集插件相比，这个帝国cms采集插件基本没有门槛，不需要花很多时间学习正则表达式或者html标签，一分钟即可上手。只需输入关键词即可实现采集（帝国cms采集也配备了关键词采集功能）。一路挂断！设置任务自动执行采集伪原创发布和推送任务。
几十万个不同的cms网站可以统一管理。一个人维护数百个 网站文章 更新也不是问题。
这类帝国cms采集发布插件工具还配备了很多SEO功能。通过软件采集伪原创发布时，还可以提升很多SEO优化。
例如：设置自动下载图片保存在本地或第三方（使内容不再有对方的外链）。自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）、前后插入内容或标题，以及网站内容插入或随机作者、随机阅读等，形成“高原创 ”。
这些SEO小功能不仅提高了网站页面原创的度数，还间接提升了网站的收录排名。您可以通过软件工具上的监控管理直接查看文章采集的发布状态，不再需要每天登录网站后台查看。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！
有人做聚合标签，以为可以增加大量的页面，从而增加网站的收录的数量，速度也比较快，相当于连续排列组合内容生成大量内容。但是这个起点不符合聚合标签的作用。聚合标签更多的是提升网站的转化提升，相当于为用户启动了当前页面相关内容的入口，可以有效降低网站的跳出率，以及用户的留存和转化。一直很有帮助。
聚合标签对seo优化的作用
如果聚合页面的内容与关键词的内容不匹配只是添加了一个小页面收录，那就算你提高排名，又有什么意义呢。用户会选择查看您的不准确结果。在我看来，这种行为是浪费时间，随意使用聚合标签很容易形成链接农场，对SEO优化是非常有害的。
对于聚合标签的思路和推送的相关性，这对于站长来说还是一个很大的技术考验，难点在于分词技术。核心本质是对每个页面提取关键词。我们不可能用 关键词 标记每个页面。有人会说在TDK中使用关键词。但是你要知道，我们通常会填写重要的关键词关键字，但一个内容的核心关键词不能只有几个。
因此，除了在关键字中使用关键词外，还应对网站的内容进行语义分析，应用分词技术。为了制作一个高度相关的聚合标签页面。当然，还有更简单的方法。那么，手动给页面的数据添加标签会提高准确率，但副作用会很费力。
看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
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帝国cms采集自动登录采集插件
SEO技术分享2022-02-15
Empirecms采集如何快速创建聚合标签让网站快速收录排名，聚合标签这个词可能大家都不熟悉，即使是SEO，很多人都没听说过其中，聚合标签也可以看作是标签标签。简单来说，在每个页面上，以当前页面的核心关键词作为关键词聚合生成的网站列表，展示形式是一个关键词和一个内部链接，链接到根据这个 关键词 展开的内容列表。那么这种聚合标签对SEO优化重要吗？
这需要结合网站的实际情况，有的网站适合做聚合标签，有的网站不适合做。我们需要了解这个聚合标签的本质。聚合标签相当于一列网站。对于一些网站来说，结构本身比较简单，栏目数量也不多，比如在传统的企业官网，栏目不多，内容肯定也不多，广度是不够。很难说有限的内容是分栏的。
如果这种类型的网站必须使用聚合标签，必然会出现内容不足，甚至不同的关键词可能有相似的内容；内容的缺乏使得很难生成足够的聚合页面。将这两点结合起来会导致网站的栏目内容耦合度非常高，重复性高的内容对搜索引擎不友好。网站如何快速获得高质量文章？如何快速创建 网站 标签。
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有人做聚合标签，以为可以增加大量的页面，从而增加网站的收录的数量，速度也比较快，相当于连续排列组合内容生成大量内容。但是这个起点不符合聚合标签的作用。聚合标签更多的是提升网站的转化提升，相当于为用户启动了当前页面相关内容的入口，可以有效降低网站的跳出率，以及用户的留存和转化。一直很有帮助。
聚合标签对seo优化的作用
如果聚合页面的内容与关键词的内容不匹配只是添加了一个小页面收录，那就算你提高排名，又有什么意义呢。用户会选择查看您的不准确结果。在我看来，这种行为是浪费时间，随意使用聚合标签很容易形成链接农场，对SEO优化是非常有害的。
对于聚合标签的思路和推送的相关性，这对于站长来说还是一个很大的技术考验，难点在于分词技术。核心本质是对每个页面提取关键词。我们不可能用 关键词 标记每个页面。有人会说在TDK中使用关键词。但是你要知道，我们通常会填写重要的关键词关键字，但一个内容的核心关键词不能只有几个。
因此，除了在关键字中使用关键词外，还应对网站的内容进行语义分析，应用分词技术。为了制作一个高度相关的聚合标签页面。当然，还有更简单的方法。那么，手动给页面的数据添加标签会提高准确率，但副作用会很费力。
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Empirecms采集如何快速创建聚合标签让网站快速收录排名，聚合标签这个词可能大家都不熟悉，即使是SEO，很多人都没听说过其中，聚合标签也可以看作是标签标签。简单来说，在每个页面上，以当前页面的核心关键词作为关键词聚合生成的网站列表，展示形式是一个关键词和一个内部链接，链接到根据这个 关键词 展开的内容列表。那么这种聚合标签对SEO优化重要吗？
这需要结合网站的实际情况，有的网站适合做聚合标签，有的网站不适合做。我们需要了解这个聚合标签的本质。聚合标签相当于一列网站。对于一些网站来说，结构本身比较简单，栏目数量也不多，比如在传统的企业官网，栏目不多，内容肯定也不多，广度是不够。很难说有限的内容是分栏的。
如果这种类型的网站必须使用聚合标签，必然会出现内容不足，甚至不同的关键词可能有相似的内容；内容的缺乏使得很难生成足够的聚合页面。将这两点结合起来会导致网站的栏目内容耦合度非常高，重复性高的内容对搜索引擎不友好。网站如何快速获得高质量文章？如何快速创建 网站 标签。
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有人做聚合标签，以为可以增加大量的页面，从而增加网站的收录的数量，速度也比较快，相当于连续排列组合内容生成大量内容。但是这个起点不符合聚合标签的作用。聚合标签更多的是提升网站的转化提升，相当于为用户启动了当前页面相关内容的入口，可以有效降低网站的跳出率，以及用户的留存和转化。一直很有帮助。
聚合标签对seo优化的作用
如果聚合页面的内容与关键词的内容不匹配只是添加了一个小页面收录，那就算你提高排名，又有什么意义呢。用户会选择查看您的不准确结果。在我看来，这种行为是浪费时间，随意使用聚合标签很容易形成链接农场，对SEO优化是非常有害的。
对于聚合标签的思路和推送的相关性，这对于站长来说还是一个很大的技术考验，难点在于分词技术。核心本质是对每个页面提取关键词。我们不可能用 关键词 标记每个页面。有人会说在TDK中使用关键词。但是你要知道，我们通常会填写重要的关键词关键字，但一个内容的核心关键词不能只有几个。
因此，除了在关键字中使用关键词外，还应对网站的内容进行语义分析，应用分词技术。为了制作一个高度相关的聚合标签页面。当然，还有更简单的方法。那么，手动给页面的数据添加标签会提高准确率，但副作用会很费力。
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关键词自动采集生成内容系统(如何覆盖文章的各个主题？关键词自动标注算法详解)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 165 次浏览 • 2022-02-15 01:18
关键词自动采集生成内容系统(如何覆盖文章的各个主题？关键词自动标注算法详解)
除了这些，关键词在文本聚类、分类、摘要等领域也发挥着重要作用。比如在聚类的时候，把关键词相似文章文章当成一个簇可以大大提高 K-means 聚类的收敛速度。提取某一天所有新闻的 关键词 可以让您大致了解当天发生的事情。或者将某个时间段内几个人的微博组合成一个长文本，然后提取关键词，就可以知道他们主要在讨论什么话题。
3.现有问题和挑战
文章的关键词通常具有以下三个特点[1]：
从以上三个特点可以看出关键词注解算法的要求和挑战：
一个。新词发现和词组识别的问题，如何快速识别网上最新的词汇（拆解难，可行又珍惜……）？
湾。关键词的候选集问题，不是文章中的所有词都可以作为候选
C。如何计算候选词与文章的相关性？
d。如何涵盖文章 的各个主题？
关键词分配算法需要预先定义一个关键词词库，限制了关键词的候选范围，算法扩展性差，费时费力——密集;关键词 提取算法是从文章的内容中提取一些词作为标记词。当文章中没有优质词时，这种方法是无能为力的。为了解决上述问题和挑战，我们设计了一种分层的关键词自动标注算法。
二.分层关键词自动标注算法1.分层关键词系统
对于新闻的关键词识别任务，我们设计了一个分层的关键词系统，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技等），第二层是是新闻的主题（一个新闻可以收录多个主题），第三层是出现在文章中的标签词。
图 3 分层 关键词 系统
三层 关键词 系统具有以下优点：
图 4. 分层 关键词 自动标注结果示例
2.算法过程
从图3可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标注新闻的关键词时，首先要获取新闻的类别，然后选择不同的主题模型根据新闻主题的类别预测新闻，最后提取新闻中的标签词。
在关键词注解方法中，我们结合了关键词分配和关键词提取两种方法。图 5 描述了处理 文章 的算法流程。其中，频道和主题提取方法属于关键词分配算法，标签词提取属于关键词提取算法。除了上一节提到的分层关键词的两个优点外，我们的算法还有以下优点：
图 5 分层关键词自动标注算法流程
2.1 文本分类器
对于文本分类器，我们采用最大熵模型[2]，并使用具有该业务去年频道标签的新闻作为训练集。每个通道选择通道相关性最高的 1W 个词作为分类特征。
关于最大熵模型，网上可以查到很多相关资料，这里就不介绍了。
2.2 主题预测
使用 LDA [3] 作为主题聚类模型。LDA 的大多数开源实现都是单进程的。在处理大规模语料库时，时间和内存开销非常大，无法满足我们的要求。因此，我们实现了一个分布式 LDA 平台，可以快速处理大规模数据。
语料经LDA平台处理后，会得到每个主题下概率高的词。手动选择优质话题，用一个词或词组概括话题。对于一篇文章文章，LDA的推理结果是一个概率向量，我们选择概率值大于阈值的主题作为文章所属的主题。
图6 优质主题
图 7 文章主题关键词
2.3 标签词提取
标签词提取包括：生成候选词和相关性计算。下面分别介绍这两部分。
1)生成候选词
分词得到的基础词、词组等，过滤掉基础词中的停用词
命名实体（有效解决新词和热词的自动发现）
2)相关性计算
候选词使用线性加权进行评分，其特征包括：
选取相关性得分大于阈值的候选词作为文章的标签词。
3.有效评价
该测试是对从腾讯随机抽取的 351 篇新闻文章进行的。指标如表1所示。由于主题集的开放性，其召回率难以评估，因此仅评估其准确率。
表 1 分层关键词自动标注算法准确调用率
三.访问业务及展望
分析错误提取的关键词，算法还是存在一些问题，后续我们会继续改进这些问题。
通用词过滤不完善，未来候选词过滤模块需要优化。提取出来的两个关键词可能表达的语义相同，后面会引入同义词等资源来解决。
公司目前已接入的业务包括：腾讯新闻客户端、手机QQ空间个性化资讯。欢迎有需要的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。
参考
[1] 刘志远. 基于文档主题结构的关键词提取方法研究[D]. 北京: 清华大学, 2011.[2] Berger AL, Pietra VJ D, Pietra SA D. 自然语言处理的最大熵方法[J]. 计算语言学, 1996, 22(1): 39-71.[3] Blei DM, Ng AY,Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3：993-1022. 查看全部
除了这些，关键词在文本聚类、分类、摘要等领域也发挥着重要作用。比如在聚类的时候，把关键词相似文章文章当成一个簇可以大大提高 K-means 聚类的收敛速度。提取某一天所有新闻的 关键词 可以让您大致了解当天发生的事情。或者将某个时间段内几个人的微博组合成一个长文本，然后提取关键词，就可以知道他们主要在讨论什么话题。
3.现有问题和挑战
文章的关键词通常具有以下三个特点[1]：
从以上三个特点可以看出关键词注解算法的要求和挑战：
一个。新词发现和词组识别的问题，如何快速识别网上最新的词汇（拆解难，可行又珍惜……）？
湾。关键词的候选集问题，不是文章中的所有词都可以作为候选
C。如何计算候选词与文章的相关性？
d。如何涵盖文章 的各个主题？
关键词分配算法需要预先定义一个关键词词库，限制了关键词的候选范围，算法扩展性差，费时费力——密集;关键词 提取算法是从文章的内容中提取一些词作为标记词。当文章中没有优质词时，这种方法是无能为力的。为了解决上述问题和挑战，我们设计了一种分层的关键词自动标注算法。
二.分层关键词自动标注算法1.分层关键词系统
对于新闻的关键词识别任务，我们设计了一个分层的关键词系统，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技等），第二层是是新闻的主题（一个新闻可以收录多个主题），第三层是出现在文章中的标签词。
图 3 分层 关键词 系统
三层 关键词 系统具有以下优点：
图 4. 分层 关键词 自动标注结果示例
2.算法过程
从图3可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标注新闻的关键词时，首先要获取新闻的类别，然后选择不同的主题模型根据新闻主题的类别预测新闻，最后提取新闻中的标签词。
在关键词注解方法中，我们结合了关键词分配和关键词提取两种方法。图 5 描述了处理 文章 的算法流程。其中，频道和主题提取方法属于关键词分配算法，标签词提取属于关键词提取算法。除了上一节提到的分层关键词的两个优点外，我们的算法还有以下优点：
图 5 分层关键词自动标注算法流程
2.1 文本分类器
对于文本分类器，我们采用最大熵模型[2]，并使用具有该业务去年频道标签的新闻作为训练集。每个通道选择通道相关性最高的 1W 个词作为分类特征。
关于最大熵模型，网上可以查到很多相关资料，这里就不介绍了。
2.2 主题预测
使用 LDA [3] 作为主题聚类模型。LDA 的大多数开源实现都是单进程的。在处理大规模语料库时，时间和内存开销非常大，无法满足我们的要求。因此，我们实现了一个分布式 LDA 平台，可以快速处理大规模数据。
语料经LDA平台处理后，会得到每个主题下概率高的词。手动选择优质话题，用一个词或词组概括话题。对于一篇文章文章，LDA的推理结果是一个概率向量，我们选择概率值大于阈值的主题作为文章所属的主题。
图6 优质主题
图 7 文章主题关键词
2.3 标签词提取
标签词提取包括：生成候选词和相关性计算。下面分别介绍这两部分。
1)生成候选词
分词得到的基础词、词组等，过滤掉基础词中的停用词
命名实体（有效解决新词和热词的自动发现）
2)相关性计算
候选词使用线性加权进行评分，其特征包括：
选取相关性得分大于阈值的候选词作为文章的标签词。
3.有效评价
该测试是对从腾讯随机抽取的 351 篇新闻文章进行的。指标如表1所示。由于主题集的开放性，其召回率难以评估，因此仅评估其准确率。
表 1 分层关键词自动标注算法准确调用率
三.访问业务及展望
分析错误提取的关键词，算法还是存在一些问题，后续我们会继续改进这些问题。
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公司目前已接入的业务包括：腾讯新闻客户端、手机QQ空间个性化资讯。欢迎有需要的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。
参考
[1] 刘志远. 基于文档主题结构的关键词提取方法研究[D]. 北京: 清华大学, 2011.[2] Berger AL, Pietra VJ D, Pietra SA D. 自然语言处理的最大熵方法[J]. 计算语言学, 1996, 22(1): 39-71.[3] Blei DM, Ng AY,Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3：993-1022. 查看全部
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除了这些，关键词在文本聚类、分类、摘要等领域也发挥着重要作用。比如在聚类的时候，把关键词相似文章文章当成一个簇可以大大提高 K-means 聚类的收敛速度。提取某一天所有新闻的 关键词 可以让您大致了解当天发生的事情。或者将某个时间段内几个人的微博组合成一个长文本，然后提取关键词，就可以知道他们主要在讨论什么话题。
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文章的关键词通常具有以下三个特点[1]：
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湾。关键词的候选集问题，不是文章中的所有词都可以作为候选
C。如何计算候选词与文章的相关性？
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关键词分配算法需要预先定义一个关键词词库，限制了关键词的候选范围，算法扩展性差，费时费力——密集;关键词 提取算法是从文章的内容中提取一些词作为标记词。当文章中没有优质词时，这种方法是无能为力的。为了解决上述问题和挑战，我们设计了一种分层的关键词自动标注算法。
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图 3 分层 关键词 系统
三层 关键词 系统具有以下优点：
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2.算法过程
从图3可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标注新闻的关键词时，首先要获取新闻的类别，然后选择不同的主题模型根据新闻主题的类别预测新闻，最后提取新闻中的标签词。
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图 5 分层关键词自动标注算法流程
2.1 文本分类器
对于文本分类器，我们采用最大熵模型[2]，并使用具有该业务去年频道标签的新闻作为训练集。每个通道选择通道相关性最高的 1W 个词作为分类特征。
关于最大熵模型，网上可以查到很多相关资料，这里就不介绍了。
2.2 主题预测
使用 LDA [3] 作为主题聚类模型。LDA 的大多数开源实现都是单进程的。在处理大规模语料库时，时间和内存开销非常大，无法满足我们的要求。因此，我们实现了一个分布式 LDA 平台，可以快速处理大规模数据。
语料经LDA平台处理后，会得到每个主题下概率高的词。手动选择优质话题，用一个词或词组概括话题。对于一篇文章文章，LDA的推理结果是一个概率向量，我们选择概率值大于阈值的主题作为文章所属的主题。
图6 优质主题
图 7 文章主题关键词
2.3 标签词提取
标签词提取包括：生成候选词和相关性计算。下面分别介绍这两部分。
1)生成候选词
分词得到的基础词、词组等，过滤掉基础词中的停用词
命名实体（有效解决新词和热词的自动发现）
2)相关性计算
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参考
[1] 刘志远. 基于文档主题结构的关键词提取方法研究[D]. 北京: 清华大学, 2011.[2] Berger AL, Pietra VJ D, Pietra SA D. 自然语言处理的最大熵方法[J]. 计算语言学, 1996, 22(1): 39-71.[3] Blei DM, Ng AY,Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3：993-1022.
关键词自动采集生成内容系统(dedecmsV5.6文档关键词自动链接怎么解决？需要以下设置)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 144 次浏览 • 2022-02-15 01:16
关键词自动采集生成内容系统(dedecmsV5.6文档关键词自动链接怎么解决？需要以下设置)
本文章将详细讲解dedecmsV5.6个文档关键词自动链接的解决方案。小编觉得很实用，就分享给大家。这是一个参考，希望你看完这篇文章能有所收获。
dedecms V5.6 如何解决文档自动链接关键词？
需要进行以下设置：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词和链接
2、Background-System-Core Setting Keyword Replacement (Yes/No) 使用该功能会影响HTML生成速度：是
3、后台-系统-其他选项文档内容一致关键词替换次数（0表示全部替换）：设置一个值（顺便说一下，比如一个文章@ >收录相互收录关键词，比如dede和dedecms，系统会将后面的dedecms替换为dede，我的做法是设置关键词@的替换次数>为1，然后文档关键词维护，设置dede和dedecms的频率一样，就大功告成了。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
修改方法：
找到代码：
代码显示如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码显示如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
关于dedecms V5.6文档关键词自动链接的解决方法分享到这里，希望以上内容可以对大家有所帮助，也可以学习到更多的知识。如果你觉得文章不错，可以分享给更多人看到。 查看全部
本文章将详细讲解dedecmsV5.6个文档关键词自动链接的解决方案。小编觉得很实用，就分享给大家。这是一个参考，希望你看完这篇文章能有所收获。
dedecms V5.6 如何解决文档自动链接关键词？
需要进行以下设置：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词和链接
2、Background-System-Core Setting Keyword Replacement (Yes/No) 使用该功能会影响HTML生成速度：是
3、后台-系统-其他选项文档内容一致关键词替换次数（0表示全部替换）：设置一个值（顺便说一下，比如一个文章@ >收录相互收录关键词，比如dede和dedecms，系统会将后面的dedecms替换为dede，我的做法是设置关键词@的替换次数>为1，然后文档关键词维护，设置dede和dedecms的频率一样，就大功告成了。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
修改方法：
找到代码：
代码显示如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码显示如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
关于dedecms V5.6文档关键词自动链接的解决方法分享到这里，希望以上内容可以对大家有所帮助，也可以学习到更多的知识。如果你觉得文章不错，可以分享给更多人看到。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(dedecmsV5.6文档关键词自动链接怎么解决？需要以下设置)
本文章将详细讲解dedecmsV5.6个文档关键词自动链接的解决方案。小编觉得很实用，就分享给大家。这是一个参考，希望你看完这篇文章能有所收获。
dedecms V5.6 如何解决文档自动链接关键词？
需要进行以下设置：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词和链接
2、Background-System-Core Setting Keyword Replacement (Yes/No) 使用该功能会影响HTML生成速度：是
3、后台-系统-其他选项文档内容一致关键词替换次数（0表示全部替换）：设置一个值（顺便说一下，比如一个文章@ >收录相互收录关键词，比如dede和dedecms，系统会将后面的dedecms替换为dede，我的做法是设置关键词@的替换次数>为1，然后文档关键词维护，设置dede和dedecms的频率一样，就大功告成了。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
修改方法：
找到代码：
代码显示如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码显示如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
关于dedecms V5.6文档关键词自动链接的解决方法分享到这里，希望以上内容可以对大家有所帮助，也可以学习到更多的知识。如果你觉得文章不错，可以分享给更多人看到。
关键词自动采集生成内容系统(巨量引擎是公有云还是私有云？如何做好云采集？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-02-11 04:04
关键词自动采集生成内容系统(巨量引擎是公有云还是私有云？如何做好云采集？)
关键词自动采集生成内容系统产品介绍用户可以通过手机对话框将文字内容发送至后台，系统自动按照用户的设置好的关键词，把用户的文字内容进行采集下载，这是一个快速、方便的采集手机信息产品。关键词自动采集生成内容系统优势知识、规则统一实现知识采集、规则统一、进行网站相似度统计、采集真实服务器数据、采集真实数据，手机信息使用量大，一年内使用几百万。
关键词采集器可以满足网页数据采集，采集规则统一将所有的采集规则，采集规则归类好，统一储存起来自动采集生成系统所有内容，极大地减少用户的操作量，更有效地利用服务器空间，同时还可以进行监控，相关单位使用都可以统一管理自动采集生成系统产品特色自动采集时采集多个网站的信息、或自己操作过程中，需要登录系统自动采集生成采集链接的信息，多样化的操作，快速的收录自动采集生成系统产品特色真实服务器，避免被人恶意采集源文件打包上传，完全杜绝恶意搜索伪装手机号收录手机号采集系统产品特色采集本地文件避免搜索惩罚操作手机验证产品特色比较多样化信息本文由巨量引擎分享巨量引擎从业十多年，见证每一次技术的进步！欢迎全网提问、点赞、转发、评论，分享你知道的。
巨量引擎是公有云还是私有云？如何做到弹性伸缩？如何设置超过100台的多ip云主机？如何设置好的ip地址？如何快速搭建一个云服务器？开启docker容器如何搭建docker？常见问题汇总？适合做什么内容？公有云还是私有云？如何做好云采集？欢迎全网提问、点赞、转发、评论，分享你知道的。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统产品介绍用户可以通过手机对话框将文字内容发送至后台，系统自动按照用户的设置好的关键词，把用户的文字内容进行采集下载，这是一个快速、方便的采集手机信息产品。关键词自动采集生成内容系统优势知识、规则统一实现知识采集、规则统一、进行网站相似度统计、采集真实服务器数据、采集真实数据，手机信息使用量大，一年内使用几百万。
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关键词自动采集生成内容系统(巨量引擎是公有云还是私有云？如何做好云采集？)
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关键词自动采集生成内容系统(2021网络舆情案例素材收集方法（推荐舆情监测案例系统）)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-02-10 01:15
关键词自动采集生成内容系统(2021网络舆情案例素材收集方法（推荐舆情监测案例系统）)
10月接近尾声，不少企业舆论工作者、市场、品牌人员已经开始提前准备相关工作总结材料，尤其是舆情案例分析总结报告，为自己总结经验教训。企业和单位。舆情防控和应对的参考，需要查找2021年十大网络舆情案例、2021年网络舆情热点等。
<p>因此，面对互联网上无效、垃圾等信息的干扰，以及各种平台的限制，高效采集和查找相关案例并非易事。大多数人可能会想到使用搜索引擎或新闻门户网站 查看全部
10月接近尾声，不少企业舆论工作者、市场、品牌人员已经开始提前准备相关工作总结材料，尤其是舆情案例分析总结报告，为自己总结经验教训。企业和单位。舆情防控和应对的参考，需要查找2021年十大网络舆情案例、2021年网络舆情热点等。
<p>因此，面对互联网上无效、垃圾等信息的干扰，以及各种平台的限制，高效采集和查找相关案例并非易事。大多数人可能会想到使用搜索引擎或新闻门户网站 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-02-08 21:01
关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live)
关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live第一步：找到我们需要采集的优质的知乎里面的高质量内容，接着通过代码，爬取你需要的网页，打开网页看是无法通过代码实现自动化采集的，我们需要手动操作。看一下我们需要采集的效果。第二步：复制内容页代码，修改注释。第三步：粘贴给自动采集下的网站页面，完毕。
自己需要弄的话,必须找一个采集引擎要不然你加一条结果会出现非常多重复的结果
搜索引擎是不能自动采集网页的，最起码知乎是这样的，因为知乎其实只是一个网页问答社区，但是一个网页中又包含超过几千万条内容，这样全自动的采集是不可能完成的，知乎官方客服不会这么回答问题。也有专门采集百度的网页数据，可以找百度数据部门申请，这样就可以了。
你需要做的是提前写一些定向，例如像百度这样，仅针对某个网页内容，
百度好歹知道是什么网站。知乎即使自动采，等你提问这个问题的时候，就得去搜别的网站了。或者要自己去搜。另外，我想说的是，
这个很难实现。知乎采集,首先我们要获取知乎网站的二进制格式,然后传至搜索引擎,接着人工分析这些数据。这个工作量有多大？仅仅就是采集自己的回答,要把全站内容扒下来再改一下就行。搜索引擎并不是傻瓜,为什么你采集的网站内容别人搜不到,因为别人能检索到你的回答,所以百度搜不到。知乎搜不到,不代表搜索引擎不可以,你可以去别的网站采集知乎网站内容,通过后缀判断搜索引擎网站的规则。
知乎搜不到?谁知道?但是我知道怎么在采集知乎的回答内容之后去百度搜索引擎更加明显的显示我的采集结果。自己搜图片,自己搜定向信息。有了采集网站,通过前面两点,然后做不重复的网站分类,详情页有定向关键词。完事。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live第一步：找到我们需要采集的优质的知乎里面的高质量内容，接着通过代码，爬取你需要的网页，打开网页看是无法通过代码实现自动化采集的，我们需要手动操作。看一下我们需要采集的效果。第二步：复制内容页代码，修改注释。第三步：粘贴给自动采集下的网站页面，完毕。
自己需要弄的话,必须找一个采集引擎要不然你加一条结果会出现非常多重复的结果
搜索引擎是不能自动采集网页的，最起码知乎是这样的，因为知乎其实只是一个网页问答社区，但是一个网页中又包含超过几千万条内容，这样全自动的采集是不可能完成的，知乎官方客服不会这么回答问题。也有专门采集百度的网页数据，可以找百度数据部门申请，这样就可以了。
你需要做的是提前写一些定向，例如像百度这样，仅针对某个网页内容，
百度好歹知道是什么网站。知乎即使自动采，等你提问这个问题的时候，就得去搜别的网站了。或者要自己去搜。另外，我想说的是，
这个很难实现。知乎采集,首先我们要获取知乎网站的二进制格式,然后传至搜索引擎,接着人工分析这些数据。这个工作量有多大？仅仅就是采集自己的回答,要把全站内容扒下来再改一下就行。搜索引擎并不是傻瓜,为什么你采集的网站内容别人搜不到,因为别人能检索到你的回答,所以百度搜不到。知乎搜不到,不代表搜索引擎不可以,你可以去别的网站采集知乎网站内容,通过后缀判断搜索引擎网站的规则。
知乎搜不到?谁知道?但是我知道怎么在采集知乎的回答内容之后去百度搜索引擎更加明显的显示我的采集结果。自己搜图片,自己搜定向信息。有了采集网站,通过前面两点,然后做不重复的网站分类,详情页有定向关键词。完事。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live)
关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live第一步：找到我们需要采集的优质的知乎里面的高质量内容，接着通过代码，爬取你需要的网页，打开网页看是无法通过代码实现自动化采集的，我们需要手动操作。看一下我们需要采集的效果。第二步：复制内容页代码，修改注释。第三步：粘贴给自动采集下的网站页面，完毕。
自己需要弄的话,必须找一个采集引擎要不然你加一条结果会出现非常多重复的结果
搜索引擎是不能自动采集网页的，最起码知乎是这样的，因为知乎其实只是一个网页问答社区，但是一个网页中又包含超过几千万条内容，这样全自动的采集是不可能完成的，知乎官方客服不会这么回答问题。也有专门采集百度的网页数据，可以找百度数据部门申请，这样就可以了。
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关键词自动采集生成内容系统(软件特色1.站点的布局管理轻松设置(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-02-08 13:14
关键词自动采集生成内容系统(软件特色1.站点的布局管理轻松设置(图))
蓝鲸聚合页面生成系统软件下载，网页长尾词挖掘和搜索功能的多功能软件工具，多种不同的服务方式更轻松简单，可管理多个文件，各种辅助功能一键设置，轻松挖掘长尾词辅助功能，多欧众不同管理模块更全面，服务模式轻松添加管理。欢迎需要在网页上搜索长尾词的用户从本站下载。
蓝鲸聚合页面生成系统软件特点
1.基于搜索引擎技术，不同于数据库搜索，生成的页面与关键词匹配度高。
2.与服务器无关，cms，通过采集导入数据，操作简单，PC端软件，本地生成后上传。
3.可以同时管理一个网站的多个通道聚合页面，也可以同时管理网站的多个聚合页面。
4.集成关键词批量导入，自动过滤重复词，方便快捷。
蓝鲸聚合页面生成系统功能介绍
1.各种站点的布局管理设置简单，可以根据需要添加网页内容。
2.可全面添加菜单功能，可设置管理模式。
3.聚合网站所有长尾关键词，一键设置各种搜索模块。
4.这里可以保存模板和图片文件，操作功能全面。
蓝鲸聚合页面生成系统软件优势
1.重新组合网站的内部数据信息，并做好组合。
2.新引入了许多其他数据信息，设置你的网站函数。
3.管理操作模式可以一键添加多种不同的排列方式。
4.兼容多种不同的聚合服务模式，各种操作功能便捷。 查看全部
蓝鲸聚合页面生成系统软件下载，网页长尾词挖掘和搜索功能的多功能软件工具，多种不同的服务方式更轻松简单，可管理多个文件，各种辅助功能一键设置，轻松挖掘长尾词辅助功能，多欧众不同管理模块更全面，服务模式轻松添加管理。欢迎需要在网页上搜索长尾词的用户从本站下载。
蓝鲸聚合页面生成系统软件特点
1.基于搜索引擎技术，不同于数据库搜索，生成的页面与关键词匹配度高。
2.与服务器无关，cms，通过采集导入数据，操作简单，PC端软件，本地生成后上传。
3.可以同时管理一个网站的多个通道聚合页面，也可以同时管理网站的多个聚合页面。
4.集成关键词批量导入，自动过滤重复词，方便快捷。
蓝鲸聚合页面生成系统功能介绍
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2.可全面添加菜单功能，可设置管理模式。
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蓝鲸聚合页面生成系统软件优势
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3.管理操作模式可以一键添加多种不同的排列方式。
4.兼容多种不同的聚合服务模式，各种操作功能便捷。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(软件特色1.站点的布局管理轻松设置(图))
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2.与服务器无关，cms，通过采集导入数据，操作简单，PC端软件，本地生成后上传。
3.可以同时管理一个网站的多个通道聚合页面，也可以同时管理网站的多个聚合页面。
4.集成关键词批量导入，自动过滤重复词，方便快捷。
蓝鲸聚合页面生成系统功能介绍
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2.可全面添加菜单功能，可设置管理模式。
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关键词自动采集生成内容系统(新用户也能轻松上手进行采集，连载等自动更新功能)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-02-08 13:13
关键词自动采集生成内容系统(新用户也能轻松上手进行采集，连载等自动更新功能)
论坛采集专家是专为落地式数据设计的论坛，功能丰富实用，操作非常简单，新用户也能轻松上手采集，用户可以新建群组，导入群组任务，自定义采集关键词、网站等，轻松采集文字、图片等信息。定义了一套发布规则，并根据规则开发插件接口，可实现论坛、知乎、连载等自动更新功能，需要的朋友赶紧下载体验吧！
论坛采集专家安装使用教学图1
论坛采集专家特色：
1.支持采集标题、用户头像、各种内容、关键词用户名、注册时间、签名、头像、附件等。支持添加采集字段
2.支持自动回复，方便回复帖子和隐藏附件。支持帖子回复
3.支持用户搜索采集信息关键词，支持自动采集，实现无人值守功能。
4.智能生成采集规则。系统内置多个常用论坛的自动识别规则，可自动生成采集规则
论坛采集专家下载安装使用教学：
1、如何下载论坛最新版采集高手？请在极速下载网站点击搜索本软件，点击【下载地址】按钮，用户应根据自己的实际网络情况选择下载通道，有高速下载和普通下载两种选择。得到一个压缩的安装包，然后点击解压，打开exe启动安装向导，点击【下一步】继续安装。如下所示：
论坛采集专家安装使用教学图2
2、 仔细阅读安装向导中的用户许可协议，确认无误后点击【我接受】，点击下一步继续。
论坛采集专家安装使用教学图3
3、选择论坛的安装文件夹采集高手，这里我们可以直接点击【安装】快速将软件安装到电脑的D盘文件夹中，如果需要的话，改一下文件目录啦，点击【浏览】按钮重新选择电脑磁盘分区中相应的文件夹，不要选择C盘，点击【安装】继续。
论坛采集专家安装使用教学图4
4、安装向导为您配置应用程序文件并创建桌面快捷方式。用户请耐心等待，不要打断这个过程。
论坛采集专家安装使用教学图5
5、安装完成后，用户可以点击【完成】按钮退出安装向导，系统会自动打开操作论坛采集专家。
论坛采集专家安装使用教学图6
6、会自动弹出登录页面，用户无需注册，点击登录，即可以游客身份登录。如果是第一次使用，需要导入并测试采集规则，用户点击【确定】。
论坛采集专家安装使用教学图7
7、进入软件后，用户点击查看左侧的组任务，然后点击开始执行采集操作。
论坛采集专家安装使用教学图8 查看全部
论坛采集专家是专为落地式数据设计的论坛，功能丰富实用，操作非常简单，新用户也能轻松上手采集，用户可以新建群组，导入群组任务，自定义采集关键词、网站等，轻松采集文字、图片等信息。定义了一套发布规则，并根据规则开发插件接口，可实现论坛、知乎、连载等自动更新功能，需要的朋友赶紧下载体验吧！
论坛采集专家安装使用教学图1
论坛采集专家特色：
1.支持采集标题、用户头像、各种内容、关键词用户名、注册时间、签名、头像、附件等。支持添加采集字段
2.支持自动回复，方便回复帖子和隐藏附件。支持帖子回复
3.支持用户搜索采集信息关键词，支持自动采集，实现无人值守功能。
4.智能生成采集规则。系统内置多个常用论坛的自动识别规则，可自动生成采集规则
论坛采集专家下载安装使用教学：
1、如何下载论坛最新版采集高手？请在极速下载网站点击搜索本软件，点击【下载地址】按钮，用户应根据自己的实际网络情况选择下载通道，有高速下载和普通下载两种选择。得到一个压缩的安装包，然后点击解压，打开exe启动安装向导，点击【下一步】继续安装。如下所示：
论坛采集专家安装使用教学图2
2、 仔细阅读安装向导中的用户许可协议，确认无误后点击【我接受】，点击下一步继续。
论坛采集专家安装使用教学图3
3、选择论坛的安装文件夹采集高手，这里我们可以直接点击【安装】快速将软件安装到电脑的D盘文件夹中，如果需要的话，改一下文件目录啦，点击【浏览】按钮重新选择电脑磁盘分区中相应的文件夹，不要选择C盘，点击【安装】继续。
论坛采集专家安装使用教学图4
4、安装向导为您配置应用程序文件并创建桌面快捷方式。用户请耐心等待，不要打断这个过程。
论坛采集专家安装使用教学图5
5、安装完成后，用户可以点击【完成】按钮退出安装向导，系统会自动打开操作论坛采集专家。
论坛采集专家安装使用教学图6
6、会自动弹出登录页面，用户无需注册，点击登录，即可以游客身份登录。如果是第一次使用，需要导入并测试采集规则，用户点击【确定】。
论坛采集专家安装使用教学图7
7、进入软件后，用户点击查看左侧的组任务，然后点击开始执行采集操作。
论坛采集专家安装使用教学图8 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(新用户也能轻松上手进行采集，连载等自动更新功能)
论坛采集专家是专为落地式数据设计的论坛，功能丰富实用，操作非常简单，新用户也能轻松上手采集，用户可以新建群组，导入群组任务，自定义采集关键词、网站等，轻松采集文字、图片等信息。定义了一套发布规则，并根据规则开发插件接口，可实现论坛、知乎、连载等自动更新功能，需要的朋友赶紧下载体验吧！
论坛采集专家安装使用教学图1
论坛采集专家特色：
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2.支持自动回复，方便回复帖子和隐藏附件。支持帖子回复
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4.智能生成采集规则。系统内置多个常用论坛的自动识别规则，可自动生成采集规则
论坛采集专家下载安装使用教学：
1、如何下载论坛最新版采集高手？请在极速下载网站点击搜索本软件，点击【下载地址】按钮，用户应根据自己的实际网络情况选择下载通道，有高速下载和普通下载两种选择。得到一个压缩的安装包，然后点击解压，打开exe启动安装向导，点击【下一步】继续安装。如下所示：
论坛采集专家安装使用教学图2
2、 仔细阅读安装向导中的用户许可协议，确认无误后点击【我接受】，点击下一步继续。
论坛采集专家安装使用教学图3
3、选择论坛的安装文件夹采集高手，这里我们可以直接点击【安装】快速将软件安装到电脑的D盘文件夹中，如果需要的话，改一下文件目录啦，点击【浏览】按钮重新选择电脑磁盘分区中相应的文件夹，不要选择C盘，点击【安装】继续。
论坛采集专家安装使用教学图4
4、安装向导为您配置应用程序文件并创建桌面快捷方式。用户请耐心等待，不要打断这个过程。
论坛采集专家安装使用教学图5
5、安装完成后，用户可以点击【完成】按钮退出安装向导，系统会自动打开操作论坛采集专家。
论坛采集专家安装使用教学图6
6、会自动弹出登录页面，用户无需注册，点击登录，即可以游客身份登录。如果是第一次使用，需要导入并测试采集规则，用户点击【确定】。
论坛采集专家安装使用教学图7
7、进入软件后，用户点击查看左侧的组任务，然后点击开始执行采集操作。
论坛采集专家安装使用教学图8
关键词自动采集生成内容系统(速卖通后台生意参谋里的类目关键词工具-)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-02-08 13:07
关键词自动采集生成内容系统(速卖通后台生意参谋里的类目关键词工具-)
一、关键词
1、系统关键词 - 来自选词专家
这类关键词来自全球速卖通后台业务人员的选词专家。所有类别关键词 大约有 500 万个。经过去重、翻译、侵权文字标注，可以放心使用。这些 关键词 每 2-3 周更新一次。
2、搜索联想词-在速卖通首页搜索联想
搜索关联词就是在速卖通搜索框中输入一个关键词，下面会自动关联相关热词。该工具内置了这个功能，可以搜索更多的相关词并显示搜索热度（这在前端搜索中是看不到的）。
3、直通车关键词-来到直通车关键词工具页面
直通车关键词是直通车页面根据搜索热度、竞争指数、竞价情况等对关键词的总结，工具可以直接带上采集，有2个用途：
4、custom关键词 - 来自自己的添加和导入
除了上面的关键词，还可以添加自己的关键词，生成标题的时候可以直接使用。
二、标题生成器
标题生成器根据一定的规则对选中的关键词进行排序、组合、去重和语义分析，生成一个或多个标题。
1、配置生成规则
您可以自定义构建规则或使用默认规则。各配置项详细说明：配置说明
2、使用步骤
① 选择类别，可支持三级类别（或四级类别）
② 选择一个类别后，该类别下的所有热搜词、飙升词、长尾词都会出现在右下角
③ 点击你需要的单词，这些单词会出现在左下角的表格中
您也可以点击左下角表格中的“自动选词”按钮，它会自动为您选词。选择后，您只需删除不需要的。
④ 也可以引用上面提到的各种关键词
⑤ 选择单词后，点击自动生成标题。生成一个合格的标题。
上面我们提到了标题的一些要求：
该工具完全满足这些要求。
⑥ 也可以批量生成标题
三、感情
我们团队前期试用了3天，感觉还不错，于是买了一年会员给团队成员使用。他们给我的反馈是，在新店前期快速配货的时候，用这个工具批量制作标题，然后上传产品，确实可以节省很多时间。
总之，如果你的店铺每天只需要上传一两件商品，那么就不需要使用任何工具，手动写标题也是一样的。
而如果你的店铺经常需要更新，使用这个工具批量生成title可以大大提高工作效率，时间就是金钱，希望这个工具对大家有所帮助。
四、教程
官方网站：
视频教程： 查看全部
一、关键词
1、系统关键词 - 来自选词专家
这类关键词来自全球速卖通后台业务人员的选词专家。所有类别关键词 大约有 500 万个。经过去重、翻译、侵权文字标注，可以放心使用。这些 关键词 每 2-3 周更新一次。
2、搜索联想词-在速卖通首页搜索联想
搜索关联词就是在速卖通搜索框中输入一个关键词，下面会自动关联相关热词。该工具内置了这个功能，可以搜索更多的相关词并显示搜索热度（这在前端搜索中是看不到的）。
3、直通车关键词-来到直通车关键词工具页面
直通车关键词是直通车页面根据搜索热度、竞争指数、竞价情况等对关键词的总结，工具可以直接带上采集，有2个用途：
4、custom关键词 - 来自自己的添加和导入
除了上面的关键词，还可以添加自己的关键词，生成标题的时候可以直接使用。
二、标题生成器
标题生成器根据一定的规则对选中的关键词进行排序、组合、去重和语义分析，生成一个或多个标题。
1、配置生成规则
您可以自定义构建规则或使用默认规则。各配置项详细说明：配置说明
2、使用步骤
① 选择类别，可支持三级类别（或四级类别）
② 选择一个类别后，该类别下的所有热搜词、飙升词、长尾词都会出现在右下角
③ 点击你需要的单词，这些单词会出现在左下角的表格中
您也可以点击左下角表格中的“自动选词”按钮，它会自动为您选词。选择后，您只需删除不需要的。
④ 也可以引用上面提到的各种关键词
⑤ 选择单词后，点击自动生成标题。生成一个合格的标题。
上面我们提到了标题的一些要求：
该工具完全满足这些要求。
⑥ 也可以批量生成标题
三、感情
我们团队前期试用了3天，感觉还不错，于是买了一年会员给团队成员使用。他们给我的反馈是，在新店前期快速配货的时候，用这个工具批量制作标题，然后上传产品，确实可以节省很多时间。
总之，如果你的店铺每天只需要上传一两件商品，那么就不需要使用任何工具，手动写标题也是一样的。
而如果你的店铺经常需要更新，使用这个工具批量生成title可以大大提高工作效率，时间就是金钱，希望这个工具对大家有所帮助。
四、教程
官方网站：
视频教程： 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(速卖通后台生意参谋里的类目关键词工具-)
一、关键词
1、系统关键词 - 来自选词专家
这类关键词来自全球速卖通后台业务人员的选词专家。所有类别关键词 大约有 500 万个。经过去重、翻译、侵权文字标注，可以放心使用。这些 关键词 每 2-3 周更新一次。
2、搜索联想词-在速卖通首页搜索联想
搜索关联词就是在速卖通搜索框中输入一个关键词，下面会自动关联相关热词。该工具内置了这个功能，可以搜索更多的相关词并显示搜索热度（这在前端搜索中是看不到的）。
3、直通车关键词-来到直通车关键词工具页面
直通车关键词是直通车页面根据搜索热度、竞争指数、竞价情况等对关键词的总结，工具可以直接带上采集，有2个用途：
4、custom关键词 - 来自自己的添加和导入
除了上面的关键词，还可以添加自己的关键词，生成标题的时候可以直接使用。
二、标题生成器
标题生成器根据一定的规则对选中的关键词进行排序、组合、去重和语义分析，生成一个或多个标题。
1、配置生成规则
您可以自定义构建规则或使用默认规则。各配置项详细说明：配置说明
2、使用步骤
① 选择类别，可支持三级类别（或四级类别）
② 选择一个类别后，该类别下的所有热搜词、飙升词、长尾词都会出现在右下角
③ 点击你需要的单词，这些单词会出现在左下角的表格中
您也可以点击左下角表格中的“自动选词”按钮，它会自动为您选词。选择后，您只需删除不需要的。
④ 也可以引用上面提到的各种关键词
⑤ 选择单词后，点击自动生成标题。生成一个合格的标题。
上面我们提到了标题的一些要求：
该工具完全满足这些要求。
⑥ 也可以批量生成标题
三、感情
我们团队前期试用了3天，感觉还不错，于是买了一年会员给团队成员使用。他们给我的反馈是，在新店前期快速配货的时候，用这个工具批量制作标题，然后上传产品，确实可以节省很多时间。
总之，如果你的店铺每天只需要上传一两件商品，那么就不需要使用任何工具，手动写标题也是一样的。
而如果你的店铺经常需要更新，使用这个工具批量生成title可以大大提高工作效率，时间就是金钱，希望这个工具对大家有所帮助。
四、教程
官方网站：
视频教程：
关键词自动采集生成内容系统(优采云站群软件V17.06.16更新的作用有哪些？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-02-07 00:19
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优采云站群管理系统是多任务系统，只需要输入关键词，即可采集到最新的相关内容，自动发布SEO到指定网站 站群管理系统，可24小时不间断维护数百个网站。
优采云站群管理系统可以根据设置的关键词自动抓取各大搜索引擎的相关搜索词和相关长尾词，然后根据设置抓取大量最新的关键词派生词。数据，彻底摒弃普通采集软件所需的繁琐规则定制，实现一键式采集一键发布。
优采云站群管理系统无需绑定电脑或IP，网站数量无限制，可24小时挂机采集维护，让站长轻松管理上百个网站。
软件独有的内容采集引擎，可以及时准确地采集互联网上的最新内容。内置文章伪原创功能，可以大大增加网站的收录，为站长带来更多流量！
优采云站群软件已经支持的核心功能：
无限添加域名，网站，中文站群采集，英文站群采集，指定网址采集，自定义发布界面，自定义生成原创文章，长尾关键词采集，相关图片采集，全球SEO链轮，文章自动加入内链，随机抽取内容为标题，交换不同内容段落，随机插入指定关键词，定时发布文章，自动内容伪原创，群参设置，群链接库互通，自动监听挂机采集发布，自动更新网站首页栏目内页为静态等。
优采云站群软件V17.06.16更新
1、修复之前独立子程序积累的所有bug，完善更详细的功能
2、增加子组参数自动切换功能
3、新增至尊版自定义题库功能
4、群发外链工具V170321入门版也可以用
5、修复英文采集
6、修复视频采集
7、仅当新标题或内容收录指定的域名时才会添加到数据库中
8、新增内容编辑器2，修复了之前无法编辑的文章用户
9、界面工具修复个别bug
10、完善其他细节功能 查看全部
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关键词自动采集生成内容系统( python自动采集入库自动生成tag的方法是什么文章)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 226 次浏览 • 2022-02-03 13:12
关键词自动采集生成内容系统(
python自动采集入库自动生成tag的方法是什么文章)
Python自动采集入库
总结：本脚本可用于采集百度股评实现自动更新功能，使用phpcms。. .
dedecms自动生成标签的方法是什么
文章后台：由于织梦dedecms无法自动生成标签，所以系统后台TAG标签管理生成的标签实际上是复制关键字，然后插入到标签中。所以如果我们想自动生成一个标签，我们需要将关键字的值赋给这个标签
dedecms如何自动生成标签
本站建站服务器文章与大家分享dedecms如何自动生成标签的内容。小编觉得很实用，所以分享给大家作为参考，也跟着小编一起来看看吧。
SEO自动化之一是标签和内容页面关联的自动化
当网站的数据越来越大，你会发现改变网站越来越无能为力，越来越难，越来越吓人。同时，做出改变也需要越来越多的人力。这时候就需要电脑来处理了。做自动化SEO是最省力的SEO。
何时使用标签进行 SEO
SEOer 在使用标签优化甚至垃圾邮件方面有着悠久的历史。但是使用标签来优化网站真的那么容易吗？
使用 GatherPlatform采集 的大型新闻语料库
GatherPlatform数据采集平台是一套基于Webmagic内核的数据采集平台，具有Web任务配置和任务管理界面，是一个轻量级的搜索引擎系统。根据配置的模板对采集的数据进行数据采集的功能包括：提取关键词、提取摘要、提取实体词而不配置采集@ > 模板在自动检测网页正文的情况下，自动提取文章发布时间动态字段提取和静态字段植入
【SEO基础】带你了解TAG的基本介绍和用法
SEO大家可能都懂，但不一定是TAG标签，所以先说一下TAG的概念。一般来说，TAG标签是一种自定义，比分类更准确、更具体，可以概括主要内容的文章关键词，
老Y文章管理系统采集自动伪原创说明
作为垃圾站站长，最有希望的是网站可以自动采集，自动完成伪原创，然后自动收钱，这真是世上最幸福的事， 呵呵 。自动采集 和自动收款将不讨论。今天给大家介绍一下如何使用旧的Y文章管理系统采集自动补全伪原创的方法。旧的Y文章管理系统使用简单方便，虽然功能不如
分析TAG标签在SEO优化中的作用
我一直认为TAG标签在SEO中的作用不是很大。相信很多同事朋友也有这样的困惑。有些人甚至忽略了 TAG 标签的这一方面。当然，这对排名有什么影响并不明显。也有很多人问我TAG标签的具体应用是什么。让我们研究一下。
为什么使用标签来促进 SEO 优化
Tag 标签是我们自己定义的一种 关键词 标签。Tag 标签在网站SEO优化中扮演着重要的角色。它比类别更准确和具体。基本上，一个Tag标签只是文章的主要内容可以概括。也是因为
什么是标签页？如何优化标签页？
什么是标签页？如何优化标签页？标签页是很常用的，如果用得好，SEO效果会很好，但是很多网站标签页使用不当，甚至可能产生负面影响，所以这是一个很好的问题。但是这个问题
为用户体验和 SEO 编写标签
本文没有高深的知识，很多朋友对TAG都有很好的了解。之所以写出这样一个“有利于用户体验和SEO的TAG写法”，是因为有些朋友对TAG的理解和使用非常差，所以KYW总结了一些规则，仅供参考。
一个纯采集网站站长的SEO，采集，运维经验总结
我是一个纯粹的采集网站站长，下面的总结有的是关于SEO的，有的是关于采集和运维的，都是非常基础的个人观点，仅供分享，请明辨是非，实践出真知。
文章采集的伪原创如何在SEO优化中
为了更好的优化SEO，我们通常需要定期发送文章，很多编辑都会有采集文章和伪原创的过程，处理的方法就很多了互联网，今天我们来聊一聊文章采集在SEO优化伪原创中的作用。
如何设置标签更有利于SEO
那么如何设置标签更有利于SEO呢？实际上，标签标签具有三大功能。一是提升用户体验和PV点击率；二是增加内链，有利于网页权重的相互传递；三、增加百度收录，提升关键词的排名 查看全部
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Python自动采集入库
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什么是标签页？如何优化标签页？
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为用户体验和 SEO 编写标签
本文没有高深的知识，很多朋友对TAG都有很好的了解。之所以写出这样一个“有利于用户体验和SEO的TAG写法”，是因为有些朋友对TAG的理解和使用非常差，所以KYW总结了一些规则，仅供参考。
一个纯采集网站站长的SEO，采集，运维经验总结
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如何设置标签更有利于SEO
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关键词自动采集生成内容系统( 常规优化关键词查找繁琐，如何把单个客户的需求最大化？ )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-02-02 18:15
关键词自动采集生成内容系统(
常规优化关键词查找繁琐，如何把单个客户的需求最大化？
)
常规优化关键词搜索繁琐，SEO工作量大，优化时间慢，用户查询无法独立操作，自查询加词，没有良好的用户体验。想象一下，一个客户可以优化 10 个单词，但客户并不知道他想要优化的所有单词。如何最大化单个客户的需求？现在我司针对关键词的优化开发了“SEO每日计费系统”，可以帮助seoer提升业绩。
SEO每日计费系统由【企业统帅】团队开发，帮助SEOer和用户快速找到网站中可以优化的关键词，并自动计算优化关键词。可能的流量情况，根据SEOer的设置，一键自动报价。支持独立招募代理，对注册会员给予优惠。独特的操作方式：一键操作一键查找网站全部排名关键词（百度PC、百度手机、360PC）一键导出网站全部排名关键词一键添加所有关键词进行排名优化 一键生成网站100个值得优化的词图并发送给客户。所有数据支持一键导出，方便您对自己的数据进行保护和统计丰富的个性化设置您可以绑定自己的域名到网站设置TDK，设置联系方式允许设置广告位，设置查询界面显示水印，全面支持自定义价格，根据不同的搜索引擎、不同的索引、不同的会员等级显示不同的价格。你完全可以选择自己优化关键词，自己优化，或者让我们优化关键词用户上架关键词、下架关键词、重新上架< @关键词，删除关键词会被记录，不会漏掉任何用户的动作。支持控制关键词优化天数，达到设定天数后下架支持为会员设置不同级别，不同级别会员享受不同价格支持设置支付宝支付，允许用户在线充值支持通过您的域名搜索记录< @网站，以及挖掘潜在需求的搜索次数。支持后台创建会员，一键登录会员后台，帮助会员操作。支持后台添加和修改成员和关键词唯一关键词管理关键词过滤 支持后台创建会员，一键登录会员后台，帮助会员操作。支持后台添加和修改成员和关键词唯一关键词管理关键词过滤 支持后台创建会员，一键登录会员后台，帮助会员操作。支持后台添加和修改成员和关键词唯一关键词管理关键词过滤
可以多维度过滤关键词
关键词管理支持一键导出、批量上传下载、查询关键词30个历史数据表查看优化天数和到达首页天数
如果未达到指定的优化天数，则无法下架
支持查看所有历史数据
关键词排名
每天都会记录所有 关键词 合规性，并为每个 关键词 生成日志
独特玩法介绍：招募特工
您可以招募自己的经纪人
支持后台添加、修改、禁用、删除代理
会员折扣
后台可以给每个会员打折。
让会员成为你，扩大用户，成为你的代理人，给会员打折。
采集潜在客户
代理可以在自己的后台单独查看用户的搜索数据。用户既然在搜索，肯定会有一定的需求。沿着客户留下的路线积极主动。
用户的关键词行为
每个 关键词 用户的行为都会被记录下来，这样您就可以在不通过我们的计费系统的情况下深入了解每个用户的行为。
一键生成报表
附件系统可以一键生成查询域名的图片。
网站数据
根据网站关键词流量增长分布生成条形图和饼图
根据 网站 流量的预计增长生成折线图词云
生成100词的词云报告
4.资料下载
你可以下载所有的单词
5.底部图片和二维码可以换成自己的
独特优势：非常高的用户信任度
因为它支持用户在线查询网站，所以客户网站的所有关键词查询结果都可以在几秒内得到。
用户将自行查看关键词的排名。检查后，他们会更加确信，他们的意图也会更高。他们将在 1-2 天内下订单。
用户优化数据更多
很多用户原本只有一个词要优化，但看到网站的数据后，就开始增加预算，优化更多的词。
查看全部
常规优化关键词查找繁琐，如何把单个客户的需求最大化？
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常规优化关键词搜索繁琐，SEO工作量大，优化时间慢，用户查询无法独立操作，自查询加词，没有良好的用户体验。想象一下，一个客户可以优化 10 个单词，但客户并不知道他想要优化的所有单词。如何最大化单个客户的需求？现在我司针对关键词的优化开发了“SEO每日计费系统”，可以帮助seoer提升业绩。
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关键词自动采集生成内容系统(SEO文案撰写：鼓励内容创作者有效地定位负责内容)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-01-27 03:20
关键词自动采集生成内容系统(SEO文案撰写：鼓励内容创作者有效地定位负责内容)
自动生成内容的大规模分发系统或系统面临一些特殊挑战。如果每天创建数百个页面，那么对每个页面进行独立的 关键词 研究是不切实际的，这使得页面优化成为一个有趣的挑战。
在这种情况下，重点转向为每个页面生成唯一的页面标题、<h1> 标题和页面内容。关键问题是教育作家使用非常规的页面和正文标题。更高级的团队可以通过进一步培训手稿作者使用 关键词 研究工具来进一步完善流程。
对于自动生成的素材（例如通过大文本数据挖掘算法），关键是自动提取文章短描述（少于70个字符），并使其兼容网站和Web不同的方法在其他地方生成的其他标题上。
SEO文案：鼓励内容创作者有效定位关键词
通常，负责内容创建的不是 SEO 专业人士。内容创作者往往意识不到关键词定义的重要性，因此有效的关键词定位培训对于大型网站和大型创作者团队尤为重要。
以下是创作者必须知道的 SEO 文案的主要部分：
搜索引擎将用户的搜索查询与您网页上的 关键词 相匹配。如果搜索词组没有出现在您的页面上，则该页面很可能不会在该搜索词组中排名靠前。
用户在搜索时可以选择无穷无尽的搜索短语，但有些短语的使用频率远高于其他短语。
在您的内容中使用更流行的短语是 SEO 成功不可或缺的。
标题标签是页面上最重要的元素。接下来是第一级正文标题 (<h1>)，然后是内容正文。
工具（在第 5 章中概述）可用于研究和识别最有趣的搜索短语。
如果你掌握了这5点，你就可以要求内容创作者稳步执行SEO。下一个关键要素是训练他们选择正确的 关键词。
这可能包括教他们使用第 5 章中介绍的 关键词 研究工具，或者让 网站 SEO 完成研究并将结果 关键词 提供给文案。
向内容创作者重申的最重要因素是内容质量和用户体验仍然是第一位的。然后，明智地确保在内容的每个部分中正确使用了正确的 关键词，从而将搜索引擎流量吸引到您的 网站。如果优先级颠倒，可能会导致 关键词 堆叠或其他垃圾问题。
长尾 关键词 定位
如第 5 章所述，低搜索量 关键词 占总搜索量的 70%，而更明显的高搜索量 关键词 仅占总搜索量的 30%。
例如，如果您运行一个针对“纽约披萨”和“纽约披萨外卖”的 网站，您可能会惊讶地看到每天都有成千上万的单次搜索，例如“57th Street”和“披萨外卖”在第 7 街的拐角处”或“曼哈顿最好的意大利辣香肠披萨”，如果结合起来，这样的搜索实际上提供的流量远远超过您研究的热门 关键词。这个概念被称为搜索长尾。
针对长尾是 SEO 结合艺术和科学的另一个方面。在图 6-22 中，您可能不想为披萨面团、银鱼披萨或克罗地亚披萨的历史制作一个完整的网页。你可以从这些词中获得流量，但不可能转化为披萨订单。
寻找可扩展的方法来捕获长尾 关键词 是一个复杂的主题。您可能有一个在 NYC 订购披萨的页面，其标题和 <h1> 标题（例如，“在这里订购 NYC 披萨”），以及一个电话号码和一个订购披萨的表格，但没有其他内容。如果这就是你所拥有的，那么该页面就无法有效地竞争长尾搜索词的排名。理想情况下，该页面应收录有关纽约流行的比萨饼类型、使用的成分以及其他可能吸引长尾搜索流量的内容。
如果您在圣何塞也有订购比萨饼的页面，则情况会更加复杂。您绝对不希望 San Jose 页面上的内容与 New York 页面上的内容相同。这会使您面临重复内容问题（在 6. 第 7 节中介绍）或前面讨论的 关键词 自我竞争问题的风险。
为了获得最大的成功，请找到为两个页面生成不同内容的方法，最好根据不同页面的受众的特定需求进行定制。圣何塞的披萨偏好可能与纽约人不同。当然，这两个地方的地理信息也不同，因此在每个页面上收录来自关键位置的行车路线也是一个好主意。
如果你在 100 个城市有一家披萨连锁店，那么这项工作就会变得非常复杂。关键还是要满足用户的不同需求，利用你对搜索引擎需求和搜索者行为的了解来获取这些长尾流量。
原创作品来自烟雨，禁止转载：烟雨黑帽SEO » 黑帽SEO系统cms以及如何选择自动生成的大量内容关键词？ 查看全部
自动生成内容的大规模分发系统或系统面临一些特殊挑战。如果每天创建数百个页面，那么对每个页面进行独立的 关键词 研究是不切实际的，这使得页面优化成为一个有趣的挑战。
在这种情况下，重点转向为每个页面生成唯一的页面标题、<h1> 标题和页面内容。关键问题是教育作家使用非常规的页面和正文标题。更高级的团队可以通过进一步培训手稿作者使用 关键词 研究工具来进一步完善流程。
对于自动生成的素材（例如通过大文本数据挖掘算法），关键是自动提取文章短描述（少于70个字符），并使其兼容网站和Web不同的方法在其他地方生成的其他标题上。
SEO文案：鼓励内容创作者有效定位关键词
通常，负责内容创建的不是 SEO 专业人士。内容创作者往往意识不到关键词定义的重要性，因此有效的关键词定位培训对于大型网站和大型创作者团队尤为重要。
以下是创作者必须知道的 SEO 文案的主要部分：
搜索引擎将用户的搜索查询与您网页上的 关键词 相匹配。如果搜索词组没有出现在您的页面上，则该页面很可能不会在该搜索词组中排名靠前。
用户在搜索时可以选择无穷无尽的搜索短语，但有些短语的使用频率远高于其他短语。
在您的内容中使用更流行的短语是 SEO 成功不可或缺的。
标题标签是页面上最重要的元素。接下来是第一级正文标题 (<h1>)，然后是内容正文。
工具（在第 5 章中概述）可用于研究和识别最有趣的搜索短语。
如果你掌握了这5点，你就可以要求内容创作者稳步执行SEO。下一个关键要素是训练他们选择正确的 关键词。
这可能包括教他们使用第 5 章中介绍的 关键词 研究工具，或者让 网站 SEO 完成研究并将结果 关键词 提供给文案。
向内容创作者重申的最重要因素是内容质量和用户体验仍然是第一位的。然后，明智地确保在内容的每个部分中正确使用了正确的 关键词，从而将搜索引擎流量吸引到您的 网站。如果优先级颠倒，可能会导致 关键词 堆叠或其他垃圾问题。
长尾 关键词 定位
如第 5 章所述，低搜索量 关键词 占总搜索量的 70%，而更明显的高搜索量 关键词 仅占总搜索量的 30%。
例如，如果您运行一个针对“纽约披萨”和“纽约披萨外卖”的 网站，您可能会惊讶地看到每天都有成千上万的单次搜索，例如“57th Street”和“披萨外卖”在第 7 街的拐角处”或“曼哈顿最好的意大利辣香肠披萨”，如果结合起来，这样的搜索实际上提供的流量远远超过您研究的热门 关键词。这个概念被称为搜索长尾。
针对长尾是 SEO 结合艺术和科学的另一个方面。在图 6-22 中，您可能不想为披萨面团、银鱼披萨或克罗地亚披萨的历史制作一个完整的网页。你可以从这些词中获得流量，但不可能转化为披萨订单。
寻找可扩展的方法来捕获长尾 关键词 是一个复杂的主题。您可能有一个在 NYC 订购披萨的页面，其标题和 <h1> 标题（例如，“在这里订购 NYC 披萨”），以及一个电话号码和一个订购披萨的表格，但没有其他内容。如果这就是你所拥有的，那么该页面就无法有效地竞争长尾搜索词的排名。理想情况下，该页面应收录有关纽约流行的比萨饼类型、使用的成分以及其他可能吸引长尾搜索流量的内容。
如果您在圣何塞也有订购比萨饼的页面，则情况会更加复杂。您绝对不希望 San Jose 页面上的内容与 New York 页面上的内容相同。这会使您面临重复内容问题（在 6. 第 7 节中介绍）或前面讨论的 关键词 自我竞争问题的风险。
为了获得最大的成功，请找到为两个页面生成不同内容的方法，最好根据不同页面的受众的特定需求进行定制。圣何塞的披萨偏好可能与纽约人不同。当然，这两个地方的地理信息也不同，因此在每个页面上收录来自关键位置的行车路线也是一个好主意。
如果你在 100 个城市有一家披萨连锁店，那么这项工作就会变得非常复杂。关键还是要满足用户的不同需求，利用你对搜索引擎需求和搜索者行为的了解来获取这些长尾流量。
原创作品来自烟雨，禁止转载：烟雨黑帽SEO » 黑帽SEO系统cms以及如何选择自动生成的大量内容关键词？ 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(SEO文案撰写：鼓励内容创作者有效地定位负责内容)
自动生成内容的大规模分发系统或系统面临一些特殊挑战。如果每天创建数百个页面，那么对每个页面进行独立的 关键词 研究是不切实际的，这使得页面优化成为一个有趣的挑战。
在这种情况下，重点转向为每个页面生成唯一的页面标题、<h1> 标题和页面内容。关键问题是教育作家使用非常规的页面和正文标题。更高级的团队可以通过进一步培训手稿作者使用 关键词 研究工具来进一步完善流程。
对于自动生成的素材（例如通过大文本数据挖掘算法），关键是自动提取文章短描述（少于70个字符），并使其兼容网站和Web不同的方法在其他地方生成的其他标题上。
SEO文案：鼓励内容创作者有效定位关键词
通常，负责内容创建的不是 SEO 专业人士。内容创作者往往意识不到关键词定义的重要性，因此有效的关键词定位培训对于大型网站和大型创作者团队尤为重要。
以下是创作者必须知道的 SEO 文案的主要部分：
搜索引擎将用户的搜索查询与您网页上的 关键词 相匹配。如果搜索词组没有出现在您的页面上，则该页面很可能不会在该搜索词组中排名靠前。
用户在搜索时可以选择无穷无尽的搜索短语，但有些短语的使用频率远高于其他短语。
在您的内容中使用更流行的短语是 SEO 成功不可或缺的。
标题标签是页面上最重要的元素。接下来是第一级正文标题 (<h1>)，然后是内容正文。
工具（在第 5 章中概述）可用于研究和识别最有趣的搜索短语。
如果你掌握了这5点，你就可以要求内容创作者稳步执行SEO。下一个关键要素是训练他们选择正确的 关键词。
这可能包括教他们使用第 5 章中介绍的 关键词 研究工具，或者让 网站 SEO 完成研究并将结果 关键词 提供给文案。
向内容创作者重申的最重要因素是内容质量和用户体验仍然是第一位的。然后，明智地确保在内容的每个部分中正确使用了正确的 关键词，从而将搜索引擎流量吸引到您的 网站。如果优先级颠倒，可能会导致 关键词 堆叠或其他垃圾问题。
长尾 关键词 定位
如第 5 章所述，低搜索量 关键词 占总搜索量的 70%，而更明显的高搜索量 关键词 仅占总搜索量的 30%。
例如，如果您运行一个针对“纽约披萨”和“纽约披萨外卖”的 网站，您可能会惊讶地看到每天都有成千上万的单次搜索，例如“57th Street”和“披萨外卖”在第 7 街的拐角处”或“曼哈顿最好的意大利辣香肠披萨”，如果结合起来，这样的搜索实际上提供的流量远远超过您研究的热门 关键词。这个概念被称为搜索长尾。
针对长尾是 SEO 结合艺术和科学的另一个方面。在图 6-22 中，您可能不想为披萨面团、银鱼披萨或克罗地亚披萨的历史制作一个完整的网页。你可以从这些词中获得流量，但不可能转化为披萨订单。
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如果您在圣何塞也有订购比萨饼的页面，则情况会更加复杂。您绝对不希望 San Jose 页面上的内容与 New York 页面上的内容相同。这会使您面临重复内容问题（在 6. 第 7 节中介绍）或前面讨论的 关键词 自我竞争问题的风险。
为了获得最大的成功，请找到为两个页面生成不同内容的方法，最好根据不同页面的受众的特定需求进行定制。圣何塞的披萨偏好可能与纽约人不同。当然，这两个地方的地理信息也不同，因此在每个页面上收录来自关键位置的行车路线也是一个好主意。
如果你在 100 个城市有一家披萨连锁店，那么这项工作就会变得非常复杂。关键还是要满足用户的不同需求，利用你对搜索引擎需求和搜索者行为的了解来获取这些长尾流量。
原创作品来自烟雨，禁止转载：烟雨黑帽SEO » 黑帽SEO系统cms以及如何选择自动生成的大量内容关键词？
关键词自动采集生成内容系统(京东搜索为例案例规则+操作步骤注意事项及解决办法！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 148 次浏览 • 2022-01-25 17:05
关键词自动采集生成内容系统(京东搜索为例案例规则+操作步骤注意事项及解决办法！)
一、操作步骤
如果网页上有搜索框，但是搜索结果页面没有独立的URL，想要采集搜索结果，直接套用规则是不可能采集的。您必须首先执行连续操作（输入 + 单击）才能实现此目的。自动输入 关键词 并在 采集 数据之前搜索。下面以京东搜索为例演示自动搜索采集，操作步骤如下：
二、案例规则+操作步骤
注意：在这种情况下，京东搜索有独立的URL。对于具有独立 URL 的页面，最简单的方法是构造每个 关键词 的搜索 URL，然后将线索 URL 导入规则中，可以批量 关键词 @采集，而不是设置一个连续动作
第一步：定义一级规则
1.1 打开Jisouke网络爬虫，输入网址回车，加载网页后点击“定义规则”按钮，会看到一个浮动窗口，叫做工作台，在上面定义规则;
注意：这里的截图和文字说明是Jisoke网络爬虫版本。如果你安装的是火狐插件版，那么就没有“定义规则”按钮，但是你应该运行MS Moujiu
1.2 在工作台中输入一级规则的主题名称，然后点击“检查重复项”，会提示“此名称可以使用”或“此名称已被占用，可编辑：是”，您可以使用此主题名称，否则请重命名。
1.3 这一层的规则主要是设置连续动作，所以排序框可以随意抓取一条信息，用来判断是否为爬虫执行采集。双击网页信息，输入标签名称，勾选确认，然后勾选关键内容，输入第一个标注的排序框名称，完成标注映射。
温馨提示：为了准确定位网页信息，点击定义规则会冻结整个网页，不能跳转到网页链接。再次单击定义规则，返回正常网页模式。
第 2 步：定义连续动作
单击工作台的“Continuous Action”选项卡，然后单击“新建”按钮以创建新的操作。每个动作的设置方法都是一样的。基本操作如下：
2.1，输入目标主题名称
这里的目标主题名称是填写二级主题名称，点击“谁在使用”查看目标主题名称是否可用，如果已经被占用，只需更改主题名称
2.2、创建第一个动作：回车
创建一个新动作并选择动作类型作为输入。
2.２.1、填写定位表达式
先用鼠标点击输入框，定位到输入框的节点，然后点击“Auto Generate XPath”按钮，可以选择“Preference id”或者“Preference class”，就可以得到输入框的xpath表达式，然后点击“搜索”按钮，检查xpath能否唯一定位输入框，如果没有问题，将xpath复制到定位表达式框。
注意：定位表达式中的xpath是锁定action对象的整个有效操作范围，具体是指鼠标可以点击或输入成功的网页模块，不要定位底部的text()节点。
2.2.2，输入关键词
输入关键词填写你要搜索的关键词，可以输入一个关键词，可以输入多个关键词，输入多个关键词加双分号;;分隔每个关键词，免费版只支持关键词5以内，旗舰版可以使用连发弹匣功能，支持关键词10000以内
2.2.3、输入动作名称
告诉自己这一步是做什么用的，以便以后修改。
2.3、创建第二个动作：点击
参考2.2的操作，创建第二个action，选择类型为click，定位到搜索按钮，然后自动生成一个xpath，检查是否锁定到唯一节点。如果没有问题，只需填写定位表达式即可。
2.4、保存规则
点击“保存规则”按钮保存完成的一级规则
第三步：定义二级规则
3.1、新建规则
创建二级规则，点击“定义规则”返回普通网页模式，输入关键词搜索结果，再次点击“定义规则”切换到规则制定模式，点击左上角“规则”菜单->“新建”，输入主题名称，其中主题名称为一级规则连续动作填写的目标主题名称。
3.2、标记你要的信息采集
3.2.1、在网页上标记你想要的信息采集，这里是标记产品名称和价格，因为标记只对文本信息有效，链接到商品详情是一个属性节点@href，所以，不能在链接上做这么直观的标注，而是做内容映射，具体见下面操作。
3.2.2、点击产品名称，定位到A标签下方的DOM节点，展开A标签下的属性节点，可以找到代表URL的@href节点，右键节点，选择“新建”“爬取内容”，输入一个名称，一般给爬取的内容取一个与地址相关的名称，如“下级URL”，或“下级链接”等。然后在工作台上，我看到这个抓取的内容是可用的。如果还想进入商品详情页面采集，则需要查看下属线索对该抓取的内容进行分层抓取。
3.2.3、设置“Key Content”选项，以便爬虫判断采集规则是否合适。在排序框中，选择网页上一定要找到的标签，勾选“关键内容”。这里选择“名称”作为“关键内容”。
3.2.4、如果前面只标记一个产品，也可以获得一个产品信息。如果你想采集一整页的每一个产品，你可以做一个例子复制，如果你不明白，请参考基础教程“采集列出数据”
3.3、设置翻页路线
在爬虫路由中设置翻页，这里是标记线索，不明白的可以参考基础教程《设置翻页采集》
3.4、保存规则
单击“测试”以检查信息的完整性。如果不完整，重新标注可以覆盖之前的内容。确认没有问题后，点击“保存规则”。
第 4 步：获取数据
4.1、连续动作是连续执行的，所以只要运行一级主题，二级主题就不需要运行。打开DS计数器，搜索一级主题名称，点击“单次搜索”或“采集”，可以看到浏览器窗口会自动输入关键词进行搜索，然后是二级主题将被称为自动 采集 搜索结果。
4.2，一级主题没有采集到有意义的信息，所以我们只看二级主题的文件夹就可以看到采集的搜索结果数据，搜索结果4.@关键词默认记录在xml文件的actionvalue字段中，以便一一匹配。 查看全部
一、操作步骤
如果网页上有搜索框，但是搜索结果页面没有独立的URL，想要采集搜索结果，直接套用规则是不可能采集的。您必须首先执行连续操作（输入 + 单击）才能实现此目的。自动输入 关键词 并在 采集 数据之前搜索。下面以京东搜索为例演示自动搜索采集，操作步骤如下：
二、案例规则+操作步骤
注意：在这种情况下，京东搜索有独立的URL。对于具有独立 URL 的页面，最简单的方法是构造每个 关键词 的搜索 URL，然后将线索 URL 导入规则中，可以批量 关键词 @采集，而不是设置一个连续动作
第一步：定义一级规则
1.1 打开Jisouke网络爬虫，输入网址回车，加载网页后点击“定义规则”按钮，会看到一个浮动窗口，叫做工作台，在上面定义规则;
注意：这里的截图和文字说明是Jisoke网络爬虫版本。如果你安装的是火狐插件版，那么就没有“定义规则”按钮，但是你应该运行MS Moujiu
1.2 在工作台中输入一级规则的主题名称，然后点击“检查重复项”，会提示“此名称可以使用”或“此名称已被占用，可编辑：是”，您可以使用此主题名称，否则请重命名。
1.3 这一层的规则主要是设置连续动作，所以排序框可以随意抓取一条信息，用来判断是否为爬虫执行采集。双击网页信息，输入标签名称，勾选确认，然后勾选关键内容，输入第一个标注的排序框名称，完成标注映射。
温馨提示：为了准确定位网页信息，点击定义规则会冻结整个网页，不能跳转到网页链接。再次单击定义规则，返回正常网页模式。
第 2 步：定义连续动作
单击工作台的“Continuous Action”选项卡，然后单击“新建”按钮以创建新的操作。每个动作的设置方法都是一样的。基本操作如下：
2.1，输入目标主题名称
这里的目标主题名称是填写二级主题名称，点击“谁在使用”查看目标主题名称是否可用，如果已经被占用，只需更改主题名称
2.2、创建第一个动作：回车
创建一个新动作并选择动作类型作为输入。
2.２.1、填写定位表达式
先用鼠标点击输入框，定位到输入框的节点，然后点击“Auto Generate XPath”按钮，可以选择“Preference id”或者“Preference class”，就可以得到输入框的xpath表达式，然后点击“搜索”按钮，检查xpath能否唯一定位输入框，如果没有问题，将xpath复制到定位表达式框。
注意：定位表达式中的xpath是锁定action对象的整个有效操作范围，具体是指鼠标可以点击或输入成功的网页模块，不要定位底部的text()节点。
2.2.2，输入关键词
输入关键词填写你要搜索的关键词，可以输入一个关键词，可以输入多个关键词，输入多个关键词加双分号;;分隔每个关键词，免费版只支持关键词5以内，旗舰版可以使用连发弹匣功能，支持关键词10000以内
2.2.3、输入动作名称
告诉自己这一步是做什么用的，以便以后修改。
2.3、创建第二个动作：点击
参考2.2的操作，创建第二个action，选择类型为click，定位到搜索按钮，然后自动生成一个xpath，检查是否锁定到唯一节点。如果没有问题，只需填写定位表达式即可。
2.4、保存规则
点击“保存规则”按钮保存完成的一级规则
第三步：定义二级规则
3.1、新建规则
创建二级规则，点击“定义规则”返回普通网页模式，输入关键词搜索结果，再次点击“定义规则”切换到规则制定模式，点击左上角“规则”菜单->“新建”，输入主题名称，其中主题名称为一级规则连续动作填写的目标主题名称。
3.2、标记你要的信息采集
3.2.1、在网页上标记你想要的信息采集，这里是标记产品名称和价格，因为标记只对文本信息有效，链接到商品详情是一个属性节点@href，所以，不能在链接上做这么直观的标注，而是做内容映射，具体见下面操作。
3.2.2、点击产品名称，定位到A标签下方的DOM节点，展开A标签下的属性节点，可以找到代表URL的@href节点，右键节点，选择“新建”“爬取内容”，输入一个名称，一般给爬取的内容取一个与地址相关的名称，如“下级URL”，或“下级链接”等。然后在工作台上，我看到这个抓取的内容是可用的。如果还想进入商品详情页面采集，则需要查看下属线索对该抓取的内容进行分层抓取。
3.2.3、设置“Key Content”选项，以便爬虫判断采集规则是否合适。在排序框中，选择网页上一定要找到的标签，勾选“关键内容”。这里选择“名称”作为“关键内容”。
3.2.4、如果前面只标记一个产品，也可以获得一个产品信息。如果你想采集一整页的每一个产品，你可以做一个例子复制，如果你不明白，请参考基础教程“采集列出数据”
3.3、设置翻页路线
在爬虫路由中设置翻页，这里是标记线索，不明白的可以参考基础教程《设置翻页采集》
3.4、保存规则
单击“测试”以检查信息的完整性。如果不完整，重新标注可以覆盖之前的内容。确认没有问题后，点击“保存规则”。
第 4 步：获取数据
4.1、连续动作是连续执行的，所以只要运行一级主题，二级主题就不需要运行。打开DS计数器，搜索一级主题名称，点击“单次搜索”或“采集”，可以看到浏览器窗口会自动输入关键词进行搜索，然后是二级主题将被称为自动 采集 搜索结果。
4.2，一级主题没有采集到有意义的信息，所以我们只看二级主题的文件夹就可以看到采集的搜索结果数据，搜索结果4.@关键词默认记录在xml文件的actionvalue字段中，以便一一匹配。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(京东搜索为例案例规则+操作步骤注意事项及解决办法！)
一、操作步骤
如果网页上有搜索框，但是搜索结果页面没有独立的URL，想要采集搜索结果，直接套用规则是不可能采集的。您必须首先执行连续操作（输入 + 单击）才能实现此目的。自动输入 关键词 并在 采集 数据之前搜索。下面以京东搜索为例演示自动搜索采集，操作步骤如下：
二、案例规则+操作步骤
注意：在这种情况下，京东搜索有独立的URL。对于具有独立 URL 的页面，最简单的方法是构造每个 关键词 的搜索 URL，然后将线索 URL 导入规则中，可以批量 关键词 @采集，而不是设置一个连续动作
第一步：定义一级规则
1.1 打开Jisouke网络爬虫，输入网址回车，加载网页后点击“定义规则”按钮，会看到一个浮动窗口，叫做工作台，在上面定义规则;
注意：这里的截图和文字说明是Jisoke网络爬虫版本。如果你安装的是火狐插件版，那么就没有“定义规则”按钮，但是你应该运行MS Moujiu
1.2 在工作台中输入一级规则的主题名称，然后点击“检查重复项”，会提示“此名称可以使用”或“此名称已被占用，可编辑：是”，您可以使用此主题名称，否则请重命名。
1.3 这一层的规则主要是设置连续动作，所以排序框可以随意抓取一条信息，用来判断是否为爬虫执行采集。双击网页信息，输入标签名称，勾选确认，然后勾选关键内容，输入第一个标注的排序框名称，完成标注映射。
温馨提示：为了准确定位网页信息，点击定义规则会冻结整个网页，不能跳转到网页链接。再次单击定义规则，返回正常网页模式。
第 2 步：定义连续动作
单击工作台的“Continuous Action”选项卡，然后单击“新建”按钮以创建新的操作。每个动作的设置方法都是一样的。基本操作如下：
2.1，输入目标主题名称
这里的目标主题名称是填写二级主题名称，点击“谁在使用”查看目标主题名称是否可用，如果已经被占用，只需更改主题名称
2.2、创建第一个动作：回车
创建一个新动作并选择动作类型作为输入。
2.２.1、填写定位表达式
先用鼠标点击输入框，定位到输入框的节点，然后点击“Auto Generate XPath”按钮，可以选择“Preference id”或者“Preference class”，就可以得到输入框的xpath表达式，然后点击“搜索”按钮，检查xpath能否唯一定位输入框，如果没有问题，将xpath复制到定位表达式框。
注意：定位表达式中的xpath是锁定action对象的整个有效操作范围，具体是指鼠标可以点击或输入成功的网页模块，不要定位底部的text()节点。
2.2.2，输入关键词
输入关键词填写你要搜索的关键词，可以输入一个关键词，可以输入多个关键词，输入多个关键词加双分号;;分隔每个关键词，免费版只支持关键词5以内，旗舰版可以使用连发弹匣功能，支持关键词10000以内
2.2.3、输入动作名称
告诉自己这一步是做什么用的，以便以后修改。
2.3、创建第二个动作：点击
参考2.2的操作，创建第二个action，选择类型为click，定位到搜索按钮，然后自动生成一个xpath，检查是否锁定到唯一节点。如果没有问题，只需填写定位表达式即可。
2.4、保存规则
点击“保存规则”按钮保存完成的一级规则
第三步：定义二级规则
3.1、新建规则
创建二级规则，点击“定义规则”返回普通网页模式，输入关键词搜索结果，再次点击“定义规则”切换到规则制定模式，点击左上角“规则”菜单->“新建”，输入主题名称，其中主题名称为一级规则连续动作填写的目标主题名称。
3.2、标记你要的信息采集
3.2.1、在网页上标记你想要的信息采集，这里是标记产品名称和价格，因为标记只对文本信息有效，链接到商品详情是一个属性节点@href，所以，不能在链接上做这么直观的标注，而是做内容映射，具体见下面操作。
3.2.2、点击产品名称，定位到A标签下方的DOM节点，展开A标签下的属性节点，可以找到代表URL的@href节点，右键节点，选择“新建”“爬取内容”，输入一个名称，一般给爬取的内容取一个与地址相关的名称，如“下级URL”，或“下级链接”等。然后在工作台上，我看到这个抓取的内容是可用的。如果还想进入商品详情页面采集，则需要查看下属线索对该抓取的内容进行分层抓取。
3.2.3、设置“Key Content”选项，以便爬虫判断采集规则是否合适。在排序框中，选择网页上一定要找到的标签，勾选“关键内容”。这里选择“名称”作为“关键内容”。
3.2.4、如果前面只标记一个产品，也可以获得一个产品信息。如果你想采集一整页的每一个产品，你可以做一个例子复制，如果你不明白，请参考基础教程“采集列出数据”
3.3、设置翻页路线
在爬虫路由中设置翻页，这里是标记线索，不明白的可以参考基础教程《设置翻页采集》
3.4、保存规则
单击“测试”以检查信息的完整性。如果不完整，重新标注可以覆盖之前的内容。确认没有问题后，点击“保存规则”。
第 4 步：获取数据
4.1、连续动作是连续执行的，所以只要运行一级主题，二级主题就不需要运行。打开DS计数器，搜索一级主题名称，点击“单次搜索”或“采集”，可以看到浏览器窗口会自动输入关键词进行搜索，然后是二级主题将被称为自动 采集 搜索结果。
4.2，一级主题没有采集到有意义的信息，所以我们只看二级主题的文件夹就可以看到采集的搜索结果数据，搜索结果4.@关键词默认记录在xml文件的actionvalue字段中，以便一一匹配。
关键词自动采集生成内容系统(自动采集快速高效文本识别采集方法，你值得拥有！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-01-21 22:01
关键词自动采集生成内容系统(自动采集快速高效文本识别采集方法，你值得拥有！)
关键词自动采集生成内容系统自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？自动检测关键词，为什么还是那么慢？20000的采集周期怎么才能快起来？自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这句话，您看这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
第一要说是我们的思维方式有问题，最重要的是我们的搜索引擎爬虫技术落后了。自动检测关键词，为什么还是那么慢？我们假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
下面，我们再一次的给大家提供一个让人快速上手的教程，抓重点，实操起来效果更好哦，去不去？直接教大家直接上图关键词，1-10，最关键词的比较关键词一：事实性标题关键词：用来区分需要辨识的关键词事实性标题的重要程度：最重要的！！！我们可以通过分析事实性标题来划分出我们要关注的事实性标题关键词一：网站管理模块qa部分的解答，两个qa提问，快速精准地定位关键词2.改版后，用户的标题，添加描述，跳转链接和评论，从而提高原有标题的可信度3.改版后，标题一行字数更短，更易被搜索引擎抓取二：案例标题+高亮部分的标注关键词一：特殊字符，让词更容易被抓取出来例如“文石字典”字母“vw”qa10位置作为我们用户浏览网站时候使用的词汇，它是非常好抓取的关键词。
另外为了方便看方便浏览，可以选择“com”作为中间的尾部标记。例如我们可以搜索“文石”，再搜索“com”即可抓取文本。并且这个关键词会被多次抓取，再也不用在模板中增加删减的限制，且更加利于搜索引擎抓取。如：图1所示。图1标注关键词二：关键词标签关键词二：也叫标签，是需要我们在撰写一篇文章时，根据热点、对关键词的重点关注程度来选择的一种方式标签本质上其实是对我们需要加入的文章的主要关键词的一个描述，另外你也可以随便把这个文章定义成的任何关键词，标签同样是可以帮助你定位到更加精准的关键词，在关键词推荐体系中，关键。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？自动检测关键词，为什么还是那么慢？20000的采集周期怎么才能快起来？自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这句话，您看这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
第一要说是我们的思维方式有问题，最重要的是我们的搜索引擎爬虫技术落后了。自动检测关键词，为什么还是那么慢？我们假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
下面，我们再一次的给大家提供一个让人快速上手的教程，抓重点，实操起来效果更好哦，去不去？直接教大家直接上图关键词，1-10，最关键词的比较关键词一：事实性标题关键词：用来区分需要辨识的关键词事实性标题的重要程度：最重要的！！！我们可以通过分析事实性标题来划分出我们要关注的事实性标题关键词一：网站管理模块qa部分的解答，两个qa提问，快速精准地定位关键词2.改版后，用户的标题，添加描述，跳转链接和评论，从而提高原有标题的可信度3.改版后，标题一行字数更短，更易被搜索引擎抓取二：案例标题+高亮部分的标注关键词一：特殊字符，让词更容易被抓取出来例如“文石字典”字母“vw”qa10位置作为我们用户浏览网站时候使用的词汇，它是非常好抓取的关键词。
另外为了方便看方便浏览，可以选择“com”作为中间的尾部标记。例如我们可以搜索“文石”，再搜索“com”即可抓取文本。并且这个关键词会被多次抓取，再也不用在模板中增加删减的限制，且更加利于搜索引擎抓取。如：图1所示。图1标注关键词二：关键词标签关键词二：也叫标签，是需要我们在撰写一篇文章时，根据热点、对关键词的重点关注程度来选择的一种方式标签本质上其实是对我们需要加入的文章的主要关键词的一个描述，另外你也可以随便把这个文章定义成的任何关键词，标签同样是可以帮助你定位到更加精准的关键词，在关键词推荐体系中，关键。 查看全部
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另外为了方便看方便浏览，可以选择“com”作为中间的尾部标记。例如我们可以搜索“文石”，再搜索“com”即可抓取文本。并且这个关键词会被多次抓取，再也不用在模板中增加删减的限制，且更加利于搜索引擎抓取。如：图1所示。图1标注关键词二：关键词标签关键词二：也叫标签，是需要我们在撰写一篇文章时，根据热点、对关键词的重点关注程度来选择的一种方式标签本质上其实是对我们需要加入的文章的主要关键词的一个描述，另外你也可以随便把这个文章定义成的任何关键词，标签同样是可以帮助你定位到更加精准的关键词，在关键词推荐体系中，关键。
关键词自动采集生成内容系统( 3李伟湖北财税职业学院信息工程系系系武汉430064摘要)
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关键词自动采集生成内容系统(
3李伟湖北财税职业学院信息工程系系系武汉430064摘要)
高校课程表自动生成系统的设计与实现 实现了任务调度与教育资源管理的优化问题，乘法，口算，100题，七年级，有理数混合运算，100题，计算机一级题库、二元线性方程、应用题、真心话大冒险和令人兴奋的问题。系统具有更全面的课表输出功能。并拥有手动智能调课技术关键词 课表优化 排课系统 课表自动生成 CLC 号 TP274 总体来说比较稳定 1 简介 3 系统功能与结构 本系统从高校教学资源的实际情况出发 使用第一课自动生成系统的关键schedule 是自动排课。这种教学管理分析应该适用于不同系、不同专业的教学。其实就是时间表的优化。在课程安排过程中，我们学习计划一个完整的商业计划。商业计划书、医疗项目计划书、股权融资项目计划书，灵活嵌入各种附加条件，智能自动考虑两类资源，一是教师资源，另一种是基于时间的班级信息、教师信息、课程信息、课时信息和资源。源教师资源是教学教师时间资源是指可以利用规划整合生成符合实际情况的标准篮球课程、标准党员活动室建设本学期、各班课程、每门课程的每周学时数由对pre-2系统要求的分析确定。同时，我们还需要考虑不同时期的教学效率体系的设计要求，结合现代高校的特点，并相应地传递结果。我们对课程设置做出相应的约束，生成简单方便的数据录入、教师信息、课程信息，制定科学实用的课程表，并可使用手动调课功能调整信息等。特殊情况，课程表中的某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 并且可以使用手动课程调整功能来调整信息等。考虑到各种课程安排条件的设置，例如课程卓越性和特殊条件，课程表中的某个课程部分的课程时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 并且可以使用手动课程调整功能来调整信息等。考虑到各种课程安排条件的设置，例如课程卓越性和特殊条件，课程表中的某个课程部分的课程时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 课程表中某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 课程表中某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集
课程关系数据采集系统数据采集是由数据库系统创建的软初始关系，各系教学任务计划，期末账簿，暑假读好书，辞职书、个人欠费投诉书样本文件 支部书记表态发言。系统在操作过程中可通过人机界面提示用户输入。系统需要确定采集必要的教师信息、课程信息、班级信息等。2 保留周课表可取多于取课表中最大课程数的数据作为周课表适应性。软件使用VisualBasic6完成周一至周五上午12点等win2类时间段作为dows2000专业系统，所以只要需要每周的时间段表收录windows软件或操作系统。软件可对3总时间段空间类集×每周时间段可用操作具有较好的适应性和兼容性，软件完成后可完成用户特殊需要的空间维护阶段可保持4.使用关系在课程和班级之间限制课程选择并与其他类型的软件接口，以满足用户的需求。选择时间段的范围，即一堂课对应一门课程。一对一的处理一般由操作系统完成。只要系统保持与操作系统5的接口，解空间解就以班级课程系统的形式随机生成。只要操作系统没有重大故障，程序3在2006年9月18日收到这篇文章。 作者简介 李卫女 副主任 讲师 列表 解决方案课程自动生成系统模块设置的顺序 46 检查各方面的协调情况解 选择一个可行的解集 7 上述过程可以重复 1 数据采集8 保存最终解 2 班级安排 9 根据老师的课程和班级的关系，最终的解决方案是通过最后3次查询生成一个分类课程 4 系统 5 部分描述a老师的课表b课表的关系如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文描述自动高校课程生成系统 1 基础数据库 资源信息数据库 由教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务进度表和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能 s 课表 b 课表如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文介绍高校课程自动生成系统 1 基本数据库资源信息数据库 教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务计划和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能 s 课表 b 课表如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文介绍高校课程自动生成系统 1 基本数据库资源信息数据库 教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务计划和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能
该系统通过高级教学管理分析从所教课程的实际情况，记录高校教学资源中教师的姓名、性别、年龄、职称等信息，并响应课程信息记录课程的属性。嵌入多种附加条件 智能自动资源规划整合班级信息、教师信息、密码、用户密码、用户信息、用户编号、姓名、性别、年龄、年级、学号、出生日期、职业种族、课程信息、课时信息 标准化课程 2 基本数据库如图 2 3 技术方案评估 个人能力评估 因此， 查看全部
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该系统通过高级教学管理分析从所教课程的实际情况，记录高校教学资源中教师的姓名、性别、年龄、职称等信息，并响应课程信息记录课程的属性。嵌入多种附加条件 智能自动资源规划整合班级信息、教师信息、密码、用户密码、用户信息、用户编号、姓名、性别、年龄、年级、学号、出生日期、职业种族、课程信息、课时信息 标准化课程 2 基本数据库如图 2 3 技术方案评估 个人能力评估 因此， 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(
3李伟湖北财税职业学院信息工程系系系武汉430064摘要)
高校课程表自动生成系统的设计与实现 实现了任务调度与教育资源管理的优化问题，乘法，口算，100题，七年级，有理数混合运算，100题，计算机一级题库、二元线性方程、应用题、真心话大冒险和令人兴奋的问题。系统具有更全面的课表输出功能。并拥有手动智能调课技术关键词 课表优化 排课系统 课表自动生成 CLC 号 TP274 总体来说比较稳定 1 简介 3 系统功能与结构 本系统从高校教学资源的实际情况出发 使用第一课自动生成系统的关键schedule 是自动排课。这种教学管理分析应该适用于不同系、不同专业的教学。其实就是时间表的优化。在课程安排过程中，我们学习计划一个完整的商业计划。商业计划书、医疗项目计划书、股权融资项目计划书，灵活嵌入各种附加条件，智能自动考虑两类资源，一是教师资源，另一种是基于时间的班级信息、教师信息、课程信息、课时信息和资源。源教师资源是教学教师时间资源是指可以利用规划整合生成符合实际情况的标准篮球课程、标准党员活动室建设本学期、各班课程、每门课程的每周学时数由对pre-2系统要求的分析确定。同时，我们还需要考虑不同时期的教学效率体系的设计要求，结合现代高校的特点，并相应地传递结果。我们对课程设置做出相应的约束，生成简单方便的数据录入、教师信息、课程信息，制定科学实用的课程表，并可使用手动调课功能调整信息等。特殊情况，课程表中的某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 并且可以使用手动课程调整功能来调整信息等。考虑到各种课程安排条件的设置，例如课程卓越性和特殊条件，课程表中的某个课程部分的课程时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 并且可以使用手动课程调整功能来调整信息等。考虑到各种课程安排条件的设置，例如课程卓越性和特殊条件，课程表中的某个课程部分的课程时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 课程表中某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 课程表中某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集
课程关系数据采集系统数据采集是由数据库系统创建的软初始关系，各系教学任务计划，期末账簿，暑假读好书，辞职书、个人欠费投诉书样本文件 支部书记表态发言。系统在操作过程中可通过人机界面提示用户输入。系统需要确定采集必要的教师信息、课程信息、班级信息等。2 保留周课表可取多于取课表中最大课程数的数据作为周课表适应性。软件使用VisualBasic6完成周一至周五上午12点等win2类时间段作为dows2000专业系统，所以只要需要每周的时间段表收录windows软件或操作系统。软件可对3总时间段空间类集×每周时间段可用操作具有较好的适应性和兼容性，软件完成后可完成用户特殊需要的空间维护阶段可保持4.使用关系在课程和班级之间限制课程选择并与其他类型的软件接口，以满足用户的需求。选择时间段的范围，即一堂课对应一门课程。一对一的处理一般由操作系统完成。只要系统保持与操作系统5的接口，解空间解就以班级课程系统的形式随机生成。只要操作系统没有重大故障，程序3在2006年9月18日收到这篇文章。 作者简介 李卫女 副主任 讲师 列表 解决方案课程自动生成系统模块设置的顺序 46 检查各方面的协调情况解 选择一个可行的解集 7 上述过程可以重复 1 数据采集8 保存最终解 2 班级安排 9 根据老师的课程和班级的关系，最终的解决方案是通过最后3次查询生成一个分类课程 4 系统 5 部分描述a老师的课表b课表的关系如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文描述自动高校课程生成系统 1 基础数据库 资源信息数据库 由教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务进度表和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能 s 课表 b 课表如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文介绍高校课程自动生成系统 1 基本数据库资源信息数据库 教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务计划和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能 s 课表 b 课表如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文介绍高校课程自动生成系统 1 基本数据库资源信息数据库 教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务计划和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能
该系统通过高级教学管理分析从所教课程的实际情况，记录高校教学资源中教师的姓名、性别、年龄、职称等信息，并响应课程信息记录课程的属性。嵌入多种附加条件 智能自动资源规划整合班级信息、教师信息、密码、用户密码、用户信息、用户编号、姓名、性别、年龄、年级、学号、出生日期、职业种族、课程信息、课时信息 标准化课程 2 基本数据库如图 2 3 技术方案评估 个人能力评估 因此，
关键词自动采集生成内容系统(打造符合搜索引擎胃口的CMS系统有哪些要点？项目招商找A5快速获取精准代理名单)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2022-01-19 20:21
关键词自动采集生成内容系统(打造符合搜索引擎胃口的CMS系统有哪些要点？项目招商找A5快速获取精准代理名单)
项目投资找A5快速获取精准代理商名单
现在互联网上的大部分网站都是通过cms系统设计的。cms系统相比其他开源程序，更适合新手站长上手，而且大部分cms系统都是免费的。随着搜索引擎越来越人性化，要想获得搜索引擎的青睐，就必须构建一个满足搜索引擎胃口的cms系统。
站长在开发cms系统时可以从以下几点入手。
一、自动处理网站网址
对于搜索引擎来说，静态的网站URL是他们的最爱，而大部分站长在设计网站的时候都需要手动将URL设置为静态，所以我们正在开发cms当@>，加入了静态 URL 可以帮助站长减少很多工作量。
二、关键词和描述标签可以手动控制
一个好的cms系统应该允许站长手动控制关键词的标签和描述。搜索引擎不太关心这两个标签。如果有些系统不能自动生成站点标签，那就是对空间资源的浪费。如果需要关键词和description的标签，也可以完全手动编写，避免自动生成标签时出错和出错。
三、人性化的页面标题
网站页面的标题应该是用户友好的。它可以自动生成优化的网站标题，也可以让站长手动修改。很多站长刚设计网站的时候页面标题就设置错了，后来想改却发现无能为力。所以页面标题要人性化，这是一个很重要的cms功能。
四、文字编辑功能应齐全
用过一些ASP程序的站长会明白，大部分程序都不支持文本编辑，所以一个好的cms系统应该支持全方位的文本编辑，可以加粗、锚定、加链接、图片处理等等. 这些是我们站长制作网站内容必须使用的功能，也是cms系统的必备功能。
五、自动屏蔽复制信息
许多cms系统都收录自动采集的功能。在我看来，这个功能有优点也有缺点。采集向善文章可能会给网站带来可观的好处，一旦采集向垃圾邮件发送将对网站造成极大伤害。那么就要求cms系统必须具备自动屏蔽重复信息的功能，让搜索引擎根本看不到你网站上的重复信息，从而防止这些重复信息被收录。
六、自动生成网站地图
我们都知道网站地图是网站内页成为收录的重要方式之一。很多网站只有收录首页，内页延迟获取收录，一般都是通过网站maps解决。但是目前大部分cms系统不支持网站地图的自动生成，大大增加了站长的工作量。因此，如果网站要被搜索引擎充分关注，就必须自动生成。网站地图的功能。
七、支持301重定向
没有一个网站是完美的，所以栏目和产品的修改是站长必须要做的工作。如果我们使用的系统可以支持301重定向，那么我们就可以保证我们的资源不会丢失。，我们的网站维护就不会复杂了。
八、自动更正排版
任何cms系统都可以自动生成标签，但是正确生成的标签很少。网站最重要的布局是页面描述和H标签。一旦这两点错了，整个网站结构就会乱七八糟，网站的布局也不能满足用户。要求。因此，cms系统应该完善排版功能，真正做到正确的自动排版，让用户和搜索引擎都满意。
上面提到的八点功能只是满足搜索引擎和用户需求的一些基本功能。要开发一个完善的cms系统，还有很多方面需要研究。（文章来自：转载请保留原创的链接！）
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项目投资找A5快速获取精准代理商名单
现在互联网上的大部分网站都是通过cms系统设计的。cms系统相比其他开源程序，更适合新手站长上手，而且大部分cms系统都是免费的。随着搜索引擎越来越人性化，要想获得搜索引擎的青睐，就必须构建一个满足搜索引擎胃口的cms系统。
站长在开发cms系统时可以从以下几点入手。
一、自动处理网站网址
对于搜索引擎来说，静态的网站URL是他们的最爱，而大部分站长在设计网站的时候都需要手动将URL设置为静态，所以我们正在开发cms当@>，加入了静态 URL 可以帮助站长减少很多工作量。
二、关键词和描述标签可以手动控制
一个好的cms系统应该允许站长手动控制关键词的标签和描述。搜索引擎不太关心这两个标签。如果有些系统不能自动生成站点标签，那就是对空间资源的浪费。如果需要关键词和description的标签，也可以完全手动编写，避免自动生成标签时出错和出错。
三、人性化的页面标题
网站页面的标题应该是用户友好的。它可以自动生成优化的网站标题，也可以让站长手动修改。很多站长刚设计网站的时候页面标题就设置错了，后来想改却发现无能为力。所以页面标题要人性化，这是一个很重要的cms功能。
四、文字编辑功能应齐全
用过一些ASP程序的站长会明白，大部分程序都不支持文本编辑，所以一个好的cms系统应该支持全方位的文本编辑，可以加粗、锚定、加链接、图片处理等等. 这些是我们站长制作网站内容必须使用的功能，也是cms系统的必备功能。
五、自动屏蔽复制信息
许多cms系统都收录自动采集的功能。在我看来，这个功能有优点也有缺点。采集向善文章可能会给网站带来可观的好处，一旦采集向垃圾邮件发送将对网站造成极大伤害。那么就要求cms系统必须具备自动屏蔽重复信息的功能，让搜索引擎根本看不到你网站上的重复信息，从而防止这些重复信息被收录。
六、自动生成网站地图
我们都知道网站地图是网站内页成为收录的重要方式之一。很多网站只有收录首页，内页延迟获取收录，一般都是通过网站maps解决。但是目前大部分cms系统不支持网站地图的自动生成，大大增加了站长的工作量。因此，如果网站要被搜索引擎充分关注，就必须自动生成。网站地图的功能。
七、支持301重定向
没有一个网站是完美的，所以栏目和产品的修改是站长必须要做的工作。如果我们使用的系统可以支持301重定向，那么我们就可以保证我们的资源不会丢失。，我们的网站维护就不会复杂了。
八、自动更正排版
任何cms系统都可以自动生成标签，但是正确生成的标签很少。网站最重要的布局是页面描述和H标签。一旦这两点错了，整个网站结构就会乱七八糟，网站的布局也不能满足用户。要求。因此，cms系统应该完善排版功能，真正做到正确的自动排版，让用户和搜索引擎都满意。
上面提到的八点功能只是满足搜索引擎和用户需求的一些基本功能。要开发一个完善的cms系统，还有很多方面需要研究。（文章来自：转载请保留原创的链接！）
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站长在开发cms系统时可以从以下几点入手。
一、自动处理网站网址
对于搜索引擎来说，静态的网站URL是他们的最爱，而大部分站长在设计网站的时候都需要手动将URL设置为静态，所以我们正在开发cms当@>，加入了静态 URL 可以帮助站长减少很多工作量。
二、关键词和描述标签可以手动控制
一个好的cms系统应该允许站长手动控制关键词的标签和描述。搜索引擎不太关心这两个标签。如果有些系统不能自动生成站点标签，那就是对空间资源的浪费。如果需要关键词和description的标签，也可以完全手动编写，避免自动生成标签时出错和出错。
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任何cms系统都可以自动生成标签，但是正确生成的标签很少。网站最重要的布局是页面描述和H标签。一旦这两点错了，整个网站结构就会乱七八糟，网站的布局也不能满足用户。要求。因此，cms系统应该完善排版功能，真正做到正确的自动排版，让用户和搜索引擎都满意。
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关键词自动采集生成内容系统(【技术实现步骤摘要】带有情感倾向的网评语句)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-01-19 11:10
关键词自动采集生成内容系统(【技术实现步骤摘要】带有情感倾向的网评语句)
本发明专利技术介绍了一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，该系统可以根据用户提供的关键词和情绪等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调、扩展性差，难以适应人类不断变化的语言风格。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有自身特点和情感倾向的句子。本发明专利技术的总体思路是，首先从网络中获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后构建搜索框架，基于提供的相关信息由用户，来自大量数据。呈现所需的文本，系统具有良好的扩展性，生成的句子更符合人们的日常语言。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
带有情感倾向的在线评论句自动生成系统
本专利技术属于计算机应用领域，具体涉及一种带有情感倾向的在线评论的自动生成方法。
技术介绍
近年来，随着计算机、互联网等技术的飞速发展，人们在工作和生活中花费了大量的时间在互联网上，而且很多新闻和新闻也是从互联网上了解到的，所以总比交流好。与现实生活中的朋友的意见和想法。，人们更倾向于在互联网上发表意见，使他们的演讲更具影响力。自然语言生成属于人工智能和计算语言学的交叉领域，其目的是使机器能够生成可理解的人类自然语言。自然语言生成技术在很多领域都有应用，比如对话系统、机器翻译等，它的发展可以推动很多领域的进步。学者们提出了许多自然语言生成的方法，其中最稳健和使用最广泛的 NLG 方法是基于规则/模板的方法。Mann等人提出的修辞结构理论（Rhetorical Structure Theory，RST）扩展到计算文本规划的理论基础，是基于规则生成的鼻祖。RST后来发展成为许多学者提出的文本生成方法的基础，特别是用于规划各种大型文本；杉山等人。提出由先前基于模板的生成器生成的话语有时收录与输入用户话语无关的句子。一种改进的基于模板的方法，它使用用户话语中最突出的词填充模板，并使用从 Twitter 采集的网络级依赖结构提取相关词。后来，出现了可训练的句子生成器。Stent 等人提出的可训练句子生成器。能自动适应应用领域的通用语言知识。它具有快速、灵活和通用的优点，但可以在特定领域产生高质量的输出。该生成器可以产生与基于 MATCH 模板的生成器相当的输出。随着网络的发展，数据的获取变得越来越容易，新的基于语料库的自然语言生成方法被提出并被广泛使用。Oh 和 Rudnicky 提出了一种基于语料库的自然语言生成方法，对执行感兴趣任务的领域专家所说的语言进行建模，并使用该模型随机生成系统话语。这种技术后来被应用于句子实现和内容规划，结果生成组件被集成到一个工作的自然对话系统中。他们使用两个语料库来构建基于单词的 n-gram 语言模型，然后随机生成句子。虽然上述传统的自然语言生成系统现在也得到了广泛的应用，但这些系统也存在一些问题。它们严重依赖人工定制，生成的句子非常单调，无法适应人类不断变化的语言风格。，泛化能力差，不能推广到在线评论句子的分析。产生。上述方法在我们的应用中最大的问题是上述生成系统忽略了用户在句子生成系统中的作用，生成的句子不能被用户支配。
技术实现思路
该专利技术是一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，可以根据用户提供的关键词和情感等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调，这些方法的可扩展性较差，难以适应人类不断变化的语言风格。我们的目标是为最终用户生成流畅的个人文本。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有情感倾向的独特句子，摒弃了基于规则生成句子所需的语义、语法等知识，简单高效。我们的思路是先从互联网上获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后利用搜索引擎的思路从海量数据中搜索用户用户提供的相关信息。将需要的句子呈现出来，使生成的句子更符合人们的日常生活。该专利技术提供了一种自动生成带有情感倾向的在线评论句子的机制。整个系统的流程如图1所示，具体包括以下几个步骤： Step 1：Web爬取数据。使用网络爬虫技术，根据我们的需要，我们选择使用更简单的专注网络爬虫。选择微博、知乎、天涯等热门网站。作为爬取对象，爬取内容为评论语句和对应的点赞数。为了最大化我们句子的多样性，我们从网络上爬取了 100,000 个句子并将它们组织成一个语料库。当然，爬取的数量可以根据需要进行扩展。
第二步：数据整理和存储。存储网页内容时，只提取文档部分，网络上的评论会出现表情符号、图片、转发或网页链接等不规则或不必要的信息，所以在抓取时需要对内容进行正则化处理，过滤掉我们不需要的信息，并替换格式中不能直接保留的信息。比如对于表情，我们不能直接将表情保存到数据库中，但是表情对于情绪的表达是非常重要的，对于后续的情绪我们进行的分析是很有帮助的，所以不能直接过滤这样的信息，而emoji 应转换为相应的情感语言表达，并与爬取的句子一起保存。正则表达式的匹配规则如图2所示。 Step 3：对语料句进行情感分析。情感分析又称倾向分析，是对带有情感色彩的主观文本进行分析、处理、总结和推理的过程。我们抓取的网络评论信息是大量用户对任务、产品或事件的批评或表扬等情绪。基于此，为了生成与用户具有相同情感倾向的文本，我们需要对网络评论信息进行情感爬取。分析过滤以生成匹配用户偏好的最终文本。我们的情感分析是利用机器学习的相关技术对捕获的句子进行情感分析，使用卡方检验进行特征提取，SVM分类器进行情感分类，在情感分析的同时将相应的情感分析结果写入数据库。. 情感分析过程如图1第三部分所示。
第 4 步：构建搜索框架。构建一个能够快速有效地响应大量用户的检索需求的搜索框架非常重要。Lucene作为一种低耦合、高效率、易于二次开发的优秀全文检索引擎架构，在设计搜索引擎时需要大量的计算。索引部分在建立索引时完成，为文档建立高效的索引库，检索效率高、速度快。因此，我们在 Lucene 的基础上构建了我们的搜索框架。图 3 展示了 Lucene 中全文搜索的过程。Step 5：根据关键词和情感信息获取匹配句子。用户提供 关键词 或中心思想在系统查询界面要生成的文本，并选择相应的情感倾向。用户匹配的文本。附图说明图。附图说明图1是具有情感倾向的在线评论句子生成系统的流程图；如图。2是正则表达式匹配规则；如图。图3是全文索引结构示意图；为使优点和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。该专利技术的总体思路是先从网上抓取大量在线评论，然后将其作为语料库进行备份。然后，对于语料库中的句子，使用情感分析的算法来判断情感，其中情感分为正面和负面。感情。然后，基于上面排序的语料构建搜索框架，最后根据用户输入的信息，从大数据中匹配出最符合用户需求的在线评论句子。
具体包括以下几个步骤： 第一步：网络爬取数据。利用网络爬虫技术，从微博、知乎等热门网站的评论中爬取了超过10万条在线评论和相应的点赞数，并随后整理成语料库。网络爬虫是可以自主采集网页内容的程序。根据系统结构和实现技术，大致可分为一般网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量网络爬虫和深度网络爬虫。要求，我们选择使用更简单的专注于网络爬虫。使用的聚焦网络爬虫的结构图如1第一部分所示。我们首先确定爬取目标并获取初始URL，页面分析后获取页面中的链接，根据我们的目标过滤掉不必要的链接，将获取到的新URL加入到URL队列中，然后利用搜索算法确定队列中每个URL的优先级，每次选择优先级较高的URL作为内容爬取，循环处理，直到获取不到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则
【技术保护点】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建 用于构建搜索框架，为数据库中的数据建立全文索引；该语句匹配生成的术语以执行查询并返回结果。全文索引建立后，查询界面接受用户的输入和选择，根据用户的输入和选择的情感倾向，将相应的文本信息反馈给用户。
【技术特点总结】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建它用于构建搜索框架并提供数据库中的数据...
【专利技术性质】
技术研发人员：夏正友、刘庆庆、刘赛赛、
申请人（专利权）持有人：南京航空航天大学，
类型：发明
国家、省、市：江苏，32
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部
本发明专利技术介绍了一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，该系统可以根据用户提供的关键词和情绪等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调、扩展性差，难以适应人类不断变化的语言风格。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有自身特点和情感倾向的句子。本发明专利技术的总体思路是，首先从网络中获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后构建搜索框架，基于提供的相关信息由用户，来自大量数据。呈现所需的文本，系统具有良好的扩展性，生成的句子更符合人们的日常语言。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
带有情感倾向的在线评论句自动生成系统
本专利技术属于计算机应用领域，具体涉及一种带有情感倾向的在线评论的自动生成方法。
技术介绍
近年来，随着计算机、互联网等技术的飞速发展，人们在工作和生活中花费了大量的时间在互联网上，而且很多新闻和新闻也是从互联网上了解到的，所以总比交流好。与现实生活中的朋友的意见和想法。，人们更倾向于在互联网上发表意见，使他们的演讲更具影响力。自然语言生成属于人工智能和计算语言学的交叉领域，其目的是使机器能够生成可理解的人类自然语言。自然语言生成技术在很多领域都有应用，比如对话系统、机器翻译等，它的发展可以推动很多领域的进步。学者们提出了许多自然语言生成的方法，其中最稳健和使用最广泛的 NLG 方法是基于规则/模板的方法。Mann等人提出的修辞结构理论（Rhetorical Structure Theory，RST）扩展到计算文本规划的理论基础，是基于规则生成的鼻祖。RST后来发展成为许多学者提出的文本生成方法的基础，特别是用于规划各种大型文本；杉山等人。提出由先前基于模板的生成器生成的话语有时收录与输入用户话语无关的句子。一种改进的基于模板的方法，它使用用户话语中最突出的词填充模板，并使用从 Twitter 采集的网络级依赖结构提取相关词。后来，出现了可训练的句子生成器。Stent 等人提出的可训练句子生成器。能自动适应应用领域的通用语言知识。它具有快速、灵活和通用的优点，但可以在特定领域产生高质量的输出。该生成器可以产生与基于 MATCH 模板的生成器相当的输出。随着网络的发展，数据的获取变得越来越容易，新的基于语料库的自然语言生成方法被提出并被广泛使用。Oh 和 Rudnicky 提出了一种基于语料库的自然语言生成方法，对执行感兴趣任务的领域专家所说的语言进行建模，并使用该模型随机生成系统话语。这种技术后来被应用于句子实现和内容规划，结果生成组件被集成到一个工作的自然对话系统中。他们使用两个语料库来构建基于单词的 n-gram 语言模型，然后随机生成句子。虽然上述传统的自然语言生成系统现在也得到了广泛的应用，但这些系统也存在一些问题。它们严重依赖人工定制，生成的句子非常单调，无法适应人类不断变化的语言风格。，泛化能力差，不能推广到在线评论句子的分析。产生。上述方法在我们的应用中最大的问题是上述生成系统忽略了用户在句子生成系统中的作用，生成的句子不能被用户支配。
技术实现思路
该专利技术是一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，可以根据用户提供的关键词和情感等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调，这些方法的可扩展性较差，难以适应人类不断变化的语言风格。我们的目标是为最终用户生成流畅的个人文本。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有情感倾向的独特句子，摒弃了基于规则生成句子所需的语义、语法等知识，简单高效。我们的思路是先从互联网上获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后利用搜索引擎的思路从海量数据中搜索用户用户提供的相关信息。将需要的句子呈现出来，使生成的句子更符合人们的日常生活。该专利技术提供了一种自动生成带有情感倾向的在线评论句子的机制。整个系统的流程如图1所示，具体包括以下几个步骤： Step 1：Web爬取数据。使用网络爬虫技术，根据我们的需要，我们选择使用更简单的专注网络爬虫。选择微博、知乎、天涯等热门网站。作为爬取对象，爬取内容为评论语句和对应的点赞数。为了最大化我们句子的多样性，我们从网络上爬取了 100,000 个句子并将它们组织成一个语料库。当然，爬取的数量可以根据需要进行扩展。
第二步：数据整理和存储。存储网页内容时，只提取文档部分，网络上的评论会出现表情符号、图片、转发或网页链接等不规则或不必要的信息，所以在抓取时需要对内容进行正则化处理，过滤掉我们不需要的信息，并替换格式中不能直接保留的信息。比如对于表情，我们不能直接将表情保存到数据库中，但是表情对于情绪的表达是非常重要的，对于后续的情绪我们进行的分析是很有帮助的，所以不能直接过滤这样的信息，而emoji 应转换为相应的情感语言表达，并与爬取的句子一起保存。正则表达式的匹配规则如图2所示。 Step 3：对语料句进行情感分析。情感分析又称倾向分析，是对带有情感色彩的主观文本进行分析、处理、总结和推理的过程。我们抓取的网络评论信息是大量用户对任务、产品或事件的批评或表扬等情绪。基于此，为了生成与用户具有相同情感倾向的文本，我们需要对网络评论信息进行情感爬取。分析过滤以生成匹配用户偏好的最终文本。我们的情感分析是利用机器学习的相关技术对捕获的句子进行情感分析，使用卡方检验进行特征提取，SVM分类器进行情感分类，在情感分析的同时将相应的情感分析结果写入数据库。. 情感分析过程如图1第三部分所示。
第 4 步：构建搜索框架。构建一个能够快速有效地响应大量用户的检索需求的搜索框架非常重要。Lucene作为一种低耦合、高效率、易于二次开发的优秀全文检索引擎架构，在设计搜索引擎时需要大量的计算。索引部分在建立索引时完成，为文档建立高效的索引库，检索效率高、速度快。因此，我们在 Lucene 的基础上构建了我们的搜索框架。图 3 展示了 Lucene 中全文搜索的过程。Step 5：根据关键词和情感信息获取匹配句子。用户提供 关键词 或中心思想在系统查询界面要生成的文本，并选择相应的情感倾向。用户匹配的文本。附图说明图。附图说明图1是具有情感倾向的在线评论句子生成系统的流程图；如图。2是正则表达式匹配规则；如图。图3是全文索引结构示意图；为使优点和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。该专利技术的总体思路是先从网上抓取大量在线评论，然后将其作为语料库进行备份。然后，对于语料库中的句子，使用情感分析的算法来判断情感，其中情感分为正面和负面。感情。然后，基于上面排序的语料构建搜索框架，最后根据用户输入的信息，从大数据中匹配出最符合用户需求的在线评论句子。
具体包括以下几个步骤： 第一步：网络爬取数据。利用网络爬虫技术，从微博、知乎等热门网站的评论中爬取了超过10万条在线评论和相应的点赞数，并随后整理成语料库。网络爬虫是可以自主采集网页内容的程序。根据系统结构和实现技术，大致可分为一般网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量网络爬虫和深度网络爬虫。要求，我们选择使用更简单的专注于网络爬虫。使用的聚焦网络爬虫的结构图如1第一部分所示。我们首先确定爬取目标并获取初始URL，页面分析后获取页面中的链接，根据我们的目标过滤掉不必要的链接，将获取到的新URL加入到URL队列中，然后利用搜索算法确定队列中每个URL的优先级，每次选择优先级较高的URL作为内容爬取，循环处理，直到获取不到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则
【技术保护点】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建 用于构建搜索框架，为数据库中的数据建立全文索引；该语句匹配生成的术语以执行查询并返回结果。全文索引建立后，查询界面接受用户的输入和选择，根据用户的输入和选择的情感倾向，将相应的文本信息反馈给用户。
【技术特点总结】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建它用于构建搜索框架并提供数据库中的数据...
【专利技术性质】
技术研发人员：夏正友、刘庆庆、刘赛赛、
申请人（专利权）持有人：南京航空航天大学，
类型：发明
国家、省、市：江苏，32
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(【技术实现步骤摘要】带有情感倾向的网评语句)
本发明专利技术介绍了一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，该系统可以根据用户提供的关键词和情绪等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调、扩展性差，难以适应人类不断变化的语言风格。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有自身特点和情感倾向的句子。本发明专利技术的总体思路是，首先从网络中获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后构建搜索框架，基于提供的相关信息由用户，来自大量数据。呈现所需的文本，系统具有良好的扩展性，生成的句子更符合人们的日常语言。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
带有情感倾向的在线评论句自动生成系统
本专利技术属于计算机应用领域，具体涉及一种带有情感倾向的在线评论的自动生成方法。
技术介绍
近年来，随着计算机、互联网等技术的飞速发展，人们在工作和生活中花费了大量的时间在互联网上，而且很多新闻和新闻也是从互联网上了解到的，所以总比交流好。与现实生活中的朋友的意见和想法。，人们更倾向于在互联网上发表意见，使他们的演讲更具影响力。自然语言生成属于人工智能和计算语言学的交叉领域，其目的是使机器能够生成可理解的人类自然语言。自然语言生成技术在很多领域都有应用，比如对话系统、机器翻译等，它的发展可以推动很多领域的进步。学者们提出了许多自然语言生成的方法，其中最稳健和使用最广泛的 NLG 方法是基于规则/模板的方法。Mann等人提出的修辞结构理论（Rhetorical Structure Theory，RST）扩展到计算文本规划的理论基础，是基于规则生成的鼻祖。RST后来发展成为许多学者提出的文本生成方法的基础，特别是用于规划各种大型文本；杉山等人。提出由先前基于模板的生成器生成的话语有时收录与输入用户话语无关的句子。一种改进的基于模板的方法，它使用用户话语中最突出的词填充模板，并使用从 Twitter 采集的网络级依赖结构提取相关词。后来，出现了可训练的句子生成器。Stent 等人提出的可训练句子生成器。能自动适应应用领域的通用语言知识。它具有快速、灵活和通用的优点，但可以在特定领域产生高质量的输出。该生成器可以产生与基于 MATCH 模板的生成器相当的输出。随着网络的发展，数据的获取变得越来越容易，新的基于语料库的自然语言生成方法被提出并被广泛使用。Oh 和 Rudnicky 提出了一种基于语料库的自然语言生成方法，对执行感兴趣任务的领域专家所说的语言进行建模，并使用该模型随机生成系统话语。这种技术后来被应用于句子实现和内容规划，结果生成组件被集成到一个工作的自然对话系统中。他们使用两个语料库来构建基于单词的 n-gram 语言模型，然后随机生成句子。虽然上述传统的自然语言生成系统现在也得到了广泛的应用，但这些系统也存在一些问题。它们严重依赖人工定制，生成的句子非常单调，无法适应人类不断变化的语言风格。，泛化能力差，不能推广到在线评论句子的分析。产生。上述方法在我们的应用中最大的问题是上述生成系统忽略了用户在句子生成系统中的作用，生成的句子不能被用户支配。
技术实现思路
该专利技术是一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，可以根据用户提供的关键词和情感等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调，这些方法的可扩展性较差，难以适应人类不断变化的语言风格。我们的目标是为最终用户生成流畅的个人文本。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有情感倾向的独特句子，摒弃了基于规则生成句子所需的语义、语法等知识，简单高效。我们的思路是先从互联网上获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后利用搜索引擎的思路从海量数据中搜索用户用户提供的相关信息。将需要的句子呈现出来，使生成的句子更符合人们的日常生活。该专利技术提供了一种自动生成带有情感倾向的在线评论句子的机制。整个系统的流程如图1所示，具体包括以下几个步骤： Step 1：Web爬取数据。使用网络爬虫技术，根据我们的需要，我们选择使用更简单的专注网络爬虫。选择微博、知乎、天涯等热门网站。作为爬取对象，爬取内容为评论语句和对应的点赞数。为了最大化我们句子的多样性，我们从网络上爬取了 100,000 个句子并将它们组织成一个语料库。当然，爬取的数量可以根据需要进行扩展。
第二步：数据整理和存储。存储网页内容时，只提取文档部分，网络上的评论会出现表情符号、图片、转发或网页链接等不规则或不必要的信息，所以在抓取时需要对内容进行正则化处理，过滤掉我们不需要的信息，并替换格式中不能直接保留的信息。比如对于表情，我们不能直接将表情保存到数据库中，但是表情对于情绪的表达是非常重要的，对于后续的情绪我们进行的分析是很有帮助的，所以不能直接过滤这样的信息，而emoji 应转换为相应的情感语言表达，并与爬取的句子一起保存。正则表达式的匹配规则如图2所示。 Step 3：对语料句进行情感分析。情感分析又称倾向分析，是对带有情感色彩的主观文本进行分析、处理、总结和推理的过程。我们抓取的网络评论信息是大量用户对任务、产品或事件的批评或表扬等情绪。基于此，为了生成与用户具有相同情感倾向的文本，我们需要对网络评论信息进行情感爬取。分析过滤以生成匹配用户偏好的最终文本。我们的情感分析是利用机器学习的相关技术对捕获的句子进行情感分析，使用卡方检验进行特征提取，SVM分类器进行情感分类，在情感分析的同时将相应的情感分析结果写入数据库。. 情感分析过程如图1第三部分所示。
第 4 步：构建搜索框架。构建一个能够快速有效地响应大量用户的检索需求的搜索框架非常重要。Lucene作为一种低耦合、高效率、易于二次开发的优秀全文检索引擎架构，在设计搜索引擎时需要大量的计算。索引部分在建立索引时完成，为文档建立高效的索引库，检索效率高、速度快。因此，我们在 Lucene 的基础上构建了我们的搜索框架。图 3 展示了 Lucene 中全文搜索的过程。Step 5：根据关键词和情感信息获取匹配句子。用户提供 关键词 或中心思想在系统查询界面要生成的文本，并选择相应的情感倾向。用户匹配的文本。附图说明图。附图说明图1是具有情感倾向的在线评论句子生成系统的流程图；如图。2是正则表达式匹配规则；如图。图3是全文索引结构示意图；为使优点和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。该专利技术的总体思路是先从网上抓取大量在线评论，然后将其作为语料库进行备份。然后，对于语料库中的句子，使用情感分析的算法来判断情感，其中情感分为正面和负面。感情。然后，基于上面排序的语料构建搜索框架，最后根据用户输入的信息，从大数据中匹配出最符合用户需求的在线评论句子。
具体包括以下几个步骤： 第一步：网络爬取数据。利用网络爬虫技术，从微博、知乎等热门网站的评论中爬取了超过10万条在线评论和相应的点赞数，并随后整理成语料库。网络爬虫是可以自主采集网页内容的程序。根据系统结构和实现技术，大致可分为一般网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量网络爬虫和深度网络爬虫。要求，我们选择使用更简单的专注于网络爬虫。使用的聚焦网络爬虫的结构图如1第一部分所示。我们首先确定爬取目标并获取初始URL，页面分析后获取页面中的链接，根据我们的目标过滤掉不必要的链接，将获取到的新URL加入到URL队列中，然后利用搜索算法确定队列中每个URL的优先级，每次选择优先级较高的URL作为内容爬取，循环处理，直到获取不到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则
【技术保护点】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建 用于构建搜索框架，为数据库中的数据建立全文索引；该语句匹配生成的术语以执行查询并返回结果。全文索引建立后，查询界面接受用户的输入和选择，根据用户的输入和选择的情感倾向，将相应的文本信息反馈给用户。
【技术特点总结】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建它用于构建搜索框架并提供数据库中的数据...
【专利技术性质】
技术研发人员：夏正友、刘庆庆、刘赛赛、
申请人（专利权）持有人：南京航空航天大学，
类型：发明
国家、省、市：江苏，32
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者
关键词自动采集生成内容系统(的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-01-19 01:12
关键词自动采集生成内容系统(的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统)
技术特点：
1.一种基于深度学习的应急管理目标题自动生成系统，其特点在于包括：
基于现有应急管理相关文献和爬虫爬取的互联网应急管理相关文献，得到待分析原创数据的应急管理类文章采集模块；
对于待分析的原创数据中的文章标题，利用标题分类模块进行标题类型的二次分类和标题中描述的灾害类型的分类；
文本内容重要性排序模块，根据标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理；
对于标题分类模块中被分类为非科普的文章，建立基于bert预训练语言模型的序列标注模型的正确候选答案生成模块；
待分析的所有原创数据集经过正确候选答案生成模块处理后，得到收录分类信息和实体类型的客观问题及其对应答案，错误候选答案生成模块取出正确候选中的问题依次生成答案模块。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据待分析的原创数据中的标题，进行标题类型分类和分类两种。标题中描述的灾害类型分类包括：
对数据库中与事故和灾害相关的所有文本、紧急类别和新闻进行人工标注和分类；
使用了bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，使用bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理包括：以下步骤：
将标题文本序列传入bert预训练语言模型；
然后将编码后的向量序列分别连接到两个softmax分类模型，进行标题类型的二次分类和灾害类型的多分类；
以交叉熵作为损失函数，将两个分类损失相加作为模型的最终代价损失，以最小代价损失为目标训练模型，得到bert预训练语言模型和两个softmax微调处理后的分类模型。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据文章标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理包括以下步骤: :
将输入文本的内容分成句子t=[s1,s2,...,sn]，构造图g=(v,e)，其中v是句子集，对句子进行切分，去掉停用词，得到 si=[ti,1,ti,2,...,ti,n]，其中 ti,j∈sj 为保留候选关键词；
在图g中构造边集e，根据句子之间的内容覆盖度计算相似度，给定两个句子si，sj
根据迭代传播权重计算每个句子的得分，将句子得分倒序排列，提取重要性最高的t个句子作为候选摘要句子。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，给定两句si、sj的相似度计算包括：
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，如果文章题名分类模块的第二分类结果为文章@科普> ，根据段落提取关键句，提取每段时t的值为1；对于文章的标题分类模块的第二分类结果为非科普文章，使用整个文章进行分析，t值为5。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，文章的题名分类模块的第二分类为非科普类文章 @>，基于bert预训练语言模型构建序列标注模型的正确候选答案包括：
将每个句子逐词分割，根据策略给每个词一个标签，将训练集的词序列和对应的标签作为bert模型的输入，通过bert模型进行编码，然后传给bi_lstm -crf 模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观问题自动生成系统，其特征在于，在预测阶段，将文本内容重要性排序模块中生成的关键句依次输入到训练中。 one 序列标注模型进行序列标注处理。当一个实体在句子中被标记时，该句子被视为一个单选题，该实体被掩蔽为该问题的正确候选答案。当句子中有n(n>1)个条目的情况下，句子可以重复n次，生成n个不同的选择题，每个选择题对应一个实体作为正确的候选回答。
9.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，基于文章标题分类模块，第二分类为文章、文章题目是不定多项选择题的题目。每次设置一个[1,4]范围内的整数随机数r，提取前r个关键句作为该问题的正确候选答案，并将正确的候选答案按照实体类型和应急管理文章采集模块生成的灾难类型。
10.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，待分析的原创数据集全部经过正确候选答案生成模块处理后，系统收录分类信息、实体类型及其对应答案的客观题，以及正确候选答案生成模块中的题，依次取出，包括：
如果问题是不定选择题，则从不定选择题库的答案集中选择与该题的正确候选答案灾难类别一致且实体类型数量最多的答案列表，并将文本相似度与正确答案。4-r候选答案被用作错误的候选答案；如果答案集中没有相同灾难类别的候选答案，但有相同实体类型的答案，则从相同实体类型的实体中随机选择实体替换原正确候选答案中的实体，生成错误候选答案；如果答案集中没有一致的灾难类别且正确答案中没有实体，
如果正确候选答案生成模块是单选题，则根据问题的灾难类型和正确候选答案的实体类型，随机选择与原创正确候选答案最接近的字符长度在答案集中相同的灾难类型和实体类型。如果答案集中的错误候选答案数量不足，则由nltk生成答案的反义词作为错误候选答案的补充。
技术总结
本发明涉及计算机领域，具体涉及一种基于深度学习的应急管理目标问题自动生成系统，包括应急管理文章采集模块，用于获取待分析的原创数据；@文章Title 用于标题类型的二级分类，文章title 分类模块用于标题中描述的灾难类型的分类；根据文章title分类模块得到的分类结果处理的文本的文本内容是重要度排序模块；对于标题分类模块中分类为非科普类的文章，基于BERT预训练语言模型，为序列标注模型建立正确的候选答案生成模块；生成正确的候选答案模块中的问题的错误候选答案生成模块被取出。本发明基于应急管理类文章采集模块、文章标题分类模块、文本内容重要性排序模块、正确候选答案生成模块、错误自动生成客观的应急评估候选答案生成模块问题。
技术研发人员：朱安安；邱彦林；陈尚武
受保护的技术用户：
技术研发日：2020.07.07
技术公告日期：2020.10.16 查看全部
技术特点：
1.一种基于深度学习的应急管理目标题自动生成系统，其特点在于包括：
基于现有应急管理相关文献和爬虫爬取的互联网应急管理相关文献，得到待分析原创数据的应急管理类文章采集模块；
对于待分析的原创数据中的文章标题，利用标题分类模块进行标题类型的二次分类和标题中描述的灾害类型的分类；
文本内容重要性排序模块，根据标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理；
对于标题分类模块中被分类为非科普的文章，建立基于bert预训练语言模型的序列标注模型的正确候选答案生成模块；
待分析的所有原创数据集经过正确候选答案生成模块处理后，得到收录分类信息和实体类型的客观问题及其对应答案，错误候选答案生成模块取出正确候选中的问题依次生成答案模块。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据待分析的原创数据中的标题，进行标题类型分类和分类两种。标题中描述的灾害类型分类包括：
对数据库中与事故和灾害相关的所有文本、紧急类别和新闻进行人工标注和分类；
使用了bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，使用bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理包括：以下步骤：
将标题文本序列传入bert预训练语言模型；
然后将编码后的向量序列分别连接到两个softmax分类模型，进行标题类型的二次分类和灾害类型的多分类；
以交叉熵作为损失函数，将两个分类损失相加作为模型的最终代价损失，以最小代价损失为目标训练模型，得到bert预训练语言模型和两个softmax微调处理后的分类模型。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据文章标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理包括以下步骤: :
将输入文本的内容分成句子t=[s1,s2,...,sn]，构造图g=(v,e)，其中v是句子集，对句子进行切分，去掉停用词，得到 si=[ti,1,ti,2,...,ti,n]，其中 ti,j∈sj 为保留候选关键词；
在图g中构造边集e，根据句子之间的内容覆盖度计算相似度，给定两个句子si，sj
根据迭代传播权重计算每个句子的得分，将句子得分倒序排列，提取重要性最高的t个句子作为候选摘要句子。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，给定两句si、sj的相似度计算包括：
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，如果文章题名分类模块的第二分类结果为文章@科普> ，根据段落提取关键句，提取每段时t的值为1；对于文章的标题分类模块的第二分类结果为非科普文章，使用整个文章进行分析，t值为5。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，文章的题名分类模块的第二分类为非科普类文章 @>，基于bert预训练语言模型构建序列标注模型的正确候选答案包括：
将每个句子逐词分割，根据策略给每个词一个标签，将训练集的词序列和对应的标签作为bert模型的输入，通过bert模型进行编码，然后传给bi_lstm -crf 模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观问题自动生成系统，其特征在于，在预测阶段，将文本内容重要性排序模块中生成的关键句依次输入到训练中。 one 序列标注模型进行序列标注处理。当一个实体在句子中被标记时，该句子被视为一个单选题，该实体被掩蔽为该问题的正确候选答案。当句子中有n(n>1)个条目的情况下，句子可以重复n次，生成n个不同的选择题，每个选择题对应一个实体作为正确的候选回答。
9.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，基于文章标题分类模块，第二分类为文章、文章题目是不定多项选择题的题目。每次设置一个[1,4]范围内的整数随机数r，提取前r个关键句作为该问题的正确候选答案，并将正确的候选答案按照实体类型和应急管理文章采集模块生成的灾难类型。
10.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，待分析的原创数据集全部经过正确候选答案生成模块处理后，系统收录分类信息、实体类型及其对应答案的客观题，以及正确候选答案生成模块中的题，依次取出，包括：
如果问题是不定选择题，则从不定选择题库的答案集中选择与该题的正确候选答案灾难类别一致且实体类型数量最多的答案列表，并将文本相似度与正确答案。4-r候选答案被用作错误的候选答案；如果答案集中没有相同灾难类别的候选答案，但有相同实体类型的答案，则从相同实体类型的实体中随机选择实体替换原正确候选答案中的实体，生成错误候选答案；如果答案集中没有一致的灾难类别且正确答案中没有实体，
如果正确候选答案生成模块是单选题，则根据问题的灾难类型和正确候选答案的实体类型，随机选择与原创正确候选答案最接近的字符长度在答案集中相同的灾难类型和实体类型。如果答案集中的错误候选答案数量不足，则由nltk生成答案的反义词作为错误候选答案的补充。
技术总结
本发明涉及计算机领域，具体涉及一种基于深度学习的应急管理目标问题自动生成系统，包括应急管理文章采集模块，用于获取待分析的原创数据；@文章Title 用于标题类型的二级分类，文章title 分类模块用于标题中描述的灾难类型的分类；根据文章title分类模块得到的分类结果处理的文本的文本内容是重要度排序模块；对于标题分类模块中分类为非科普类的文章，基于BERT预训练语言模型，为序列标注模型建立正确的候选答案生成模块；生成正确的候选答案模块中的问题的错误候选答案生成模块被取出。本发明基于应急管理类文章采集模块、文章标题分类模块、文本内容重要性排序模块、正确候选答案生成模块、错误自动生成客观的应急评估候选答案生成模块问题。
技术研发人员：朱安安；邱彦林；陈尚武
受保护的技术用户：
技术研发日：2020.07.07
技术公告日期：2020.10.16 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统)
技术特点：
1.一种基于深度学习的应急管理目标题自动生成系统，其特点在于包括：
基于现有应急管理相关文献和爬虫爬取的互联网应急管理相关文献，得到待分析原创数据的应急管理类文章采集模块；
对于待分析的原创数据中的文章标题，利用标题分类模块进行标题类型的二次分类和标题中描述的灾害类型的分类；
文本内容重要性排序模块，根据标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理；
对于标题分类模块中被分类为非科普的文章，建立基于bert预训练语言模型的序列标注模型的正确候选答案生成模块；
待分析的所有原创数据集经过正确候选答案生成模块处理后，得到收录分类信息和实体类型的客观问题及其对应答案，错误候选答案生成模块取出正确候选中的问题依次生成答案模块。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据待分析的原创数据中的标题，进行标题类型分类和分类两种。标题中描述的灾害类型分类包括：
对数据库中与事故和灾害相关的所有文本、紧急类别和新闻进行人工标注和分类；
使用了bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，使用bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理包括：以下步骤：
将标题文本序列传入bert预训练语言模型；
然后将编码后的向量序列分别连接到两个softmax分类模型，进行标题类型的二次分类和灾害类型的多分类；
以交叉熵作为损失函数，将两个分类损失相加作为模型的最终代价损失，以最小代价损失为目标训练模型，得到bert预训练语言模型和两个softmax微调处理后的分类模型。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据文章标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理包括以下步骤: :
将输入文本的内容分成句子t=[s1,s2,...,sn]，构造图g=(v,e)，其中v是句子集，对句子进行切分，去掉停用词，得到 si=[ti,1,ti,2,...,ti,n]，其中 ti,j∈sj 为保留候选关键词；
在图g中构造边集e，根据句子之间的内容覆盖度计算相似度，给定两个句子si，sj
根据迭代传播权重计算每个句子的得分，将句子得分倒序排列，提取重要性最高的t个句子作为候选摘要句子。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，给定两句si、sj的相似度计算包括：
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，如果文章题名分类模块的第二分类结果为文章@科普> ，根据段落提取关键句，提取每段时t的值为1；对于文章的标题分类模块的第二分类结果为非科普文章，使用整个文章进行分析，t值为5。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，文章的题名分类模块的第二分类为非科普类文章 @>，基于bert预训练语言模型构建序列标注模型的正确候选答案包括：
将每个句子逐词分割，根据策略给每个词一个标签，将训练集的词序列和对应的标签作为bert模型的输入，通过bert模型进行编码，然后传给bi_lstm -crf 模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观问题自动生成系统，其特征在于，在预测阶段，将文本内容重要性排序模块中生成的关键句依次输入到训练中。 one 序列标注模型进行序列标注处理。当一个实体在句子中被标记时，该句子被视为一个单选题，该实体被掩蔽为该问题的正确候选答案。当句子中有n(n>1)个条目的情况下，句子可以重复n次，生成n个不同的选择题，每个选择题对应一个实体作为正确的候选回答。
9.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，基于文章标题分类模块，第二分类为文章、文章题目是不定多项选择题的题目。每次设置一个[1,4]范围内的整数随机数r，提取前r个关键句作为该问题的正确候选答案，并将正确的候选答案按照实体类型和应急管理文章采集模块生成的灾难类型。
10.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，待分析的原创数据集全部经过正确候选答案生成模块处理后，系统收录分类信息、实体类型及其对应答案的客观题，以及正确候选答案生成模块中的题，依次取出，包括：
如果问题是不定选择题，则从不定选择题库的答案集中选择与该题的正确候选答案灾难类别一致且实体类型数量最多的答案列表，并将文本相似度与正确答案。4-r候选答案被用作错误的候选答案；如果答案集中没有相同灾难类别的候选答案，但有相同实体类型的答案，则从相同实体类型的实体中随机选择实体替换原正确候选答案中的实体，生成错误候选答案；如果答案集中没有一致的灾难类别且正确答案中没有实体，
如果正确候选答案生成模块是单选题，则根据问题的灾难类型和正确候选答案的实体类型，随机选择与原创正确候选答案最接近的字符长度在答案集中相同的灾难类型和实体类型。如果答案集中的错误候选答案数量不足，则由nltk生成答案的反义词作为错误候选答案的补充。
技术总结
本发明涉及计算机领域，具体涉及一种基于深度学习的应急管理目标问题自动生成系统，包括应急管理文章采集模块，用于获取待分析的原创数据；@文章Title 用于标题类型的二级分类，文章title 分类模块用于标题中描述的灾难类型的分类；根据文章title分类模块得到的分类结果处理的文本的文本内容是重要度排序模块；对于标题分类模块中分类为非科普类的文章，基于BERT预训练语言模型，为序列标注模型建立正确的候选答案生成模块；生成正确的候选答案模块中的问题的错误候选答案生成模块被取出。本发明基于应急管理类文章采集模块、文章标题分类模块、文本内容重要性排序模块、正确候选答案生成模块、错误自动生成客观的应急评估候选答案生成模块问题。
技术研发人员：朱安安；邱彦林；陈尚武
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技术研发日：2020.07.07
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关键词自动采集生成内容系统(1.会员管理：系统支持手动输入价格与根据关键词指数查价两种模式)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-01-19 01:10
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1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3个级别 增加关键词的关键词成员的查询比例，如果关键词终端是10元代理，代理设置普通用户查询比例为200% ，那么用户加上这个关键词就是20元，超出的10元就是代理的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
2.网站管理。总部、代理商、普通用户可以添加网站，在网站列表页面可以看到网站的基本信息，如：域名、网站姓名、会员、注册时间、关键词数量、达标关键词数量、今日消费、历史消费、网站启用和禁用状态；
3.关键词管理。主站、代理、普通用户可加网站关键词，其中普通用户只能通过关键词价格加关键词，普通用户可加关键词需要进行一般背景审核；
4.关键词查看价格。系统支持两种模式：手动输入价格和基于关键词索引的价格搜索。对于基于关键词索引的价格搜索，我们需要在后台输入索引范围。关键词指数，指数与百度、360等官网数据存在差异，请谨慎使用；
5.关键词排名。做优化的朋友应该知道，在做自然搜索的时候，不同地方是有一种情况的。我们经常有找不到排名或者排名不准确的情况。市场上的扣分系统大多采用单节点查询技术或调用站长之家/5118等查询接口时，一般现象是查询不闪现，我司采用多节点排名查询技术。目前，该国已部署了七个节点。排名查询比站长之家、5118等推演系统准确很多倍，我们提供排名快照服务。如果客户 网站 在搜索结果的前 2 页，
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7.财务管理。后台提供清晰、简洁、清晰的财务统计分析。一般后台和代理用户可以看到可用余额、累计消费、上月消费、本月消费、近3个月消费、近1年消费等。情况也可以在背景;
8.在线充值。开发微信扫码支付功能；
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1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3个级别 增加关键词的关键词成员的查询比例，如果关键词终端是10元代理，代理设置普通用户查询比例为200% ，那么用户加上这个关键词就是20元，超出的10元就是代理的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
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1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3个级别 增加关键词的关键词成员的查询比例，如果关键词终端是10元代理，代理设置普通用户查询比例为200% ，那么用户加上这个关键词就是20元，超出的10元就是代理的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
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关键词自动采集生成内容系统( 扫码安装企鹅号AppSEO技术分享2022-02-15 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-02-18 15:01
关键词自动采集生成内容系统(
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帝国cms采集自动登录采集插件
SEO技术分享2022-02-15
Empirecms采集如何快速创建聚合标签让网站快速收录排名，聚合标签这个词可能大家都不熟悉，即使是SEO，很多人都没听说过其中，聚合标签也可以看作是标签标签。简单来说，在每个页面上，以当前页面的核心关键词作为关键词聚合生成的网站列表，展示形式是一个关键词和一个内部链接，链接到根据这个 关键词 展开的内容列表。那么这种聚合标签对SEO优化重要吗？
这需要结合网站的实际情况，有的网站适合做聚合标签，有的网站不适合做。我们需要了解这个聚合标签的本质。聚合标签相当于一列网站。对于一些网站来说，结构本身比较简单，栏目数量也不多，比如在传统的企业官网，栏目不多，内容肯定也不多，广度是不够。很难说有限的内容是分栏的。
如果这种类型的网站必须使用聚合标签，必然会出现内容不足，甚至不同的关键词可能有相似的内容；内容的缺乏使得很难生成足够的聚合页面。将这两点结合起来会导致网站的栏目内容耦合度非常高，重复性高的内容对搜索引擎不友好。网站如何快速获得高质量文章？如何快速创建 网站 标签。
这个帝国cms采集无需学习更多专业技能，简单几步即可轻松采集内容数据，用户只需进入帝国cms< @k11@在>上进行简单设置，完成后Empirecms采集会根据用户设置的关键词将内容和图片进行高精度匹配，可以选择保存本地或选择伪原创发布后，提供方便快捷的内容采集伪原创发布服务！！
与其他帝国cms采集插件相比，这个帝国cms采集插件基本没有门槛，不需要花很多时间学习正则表达式或者html标签，一分钟即可上手。只需输入关键词即可实现采集（帝国cms采集也配备了关键词采集功能）。一路挂断！设置任务自动执行采集伪原创发布和推送任务。
几十万个不同的cms网站可以统一管理。一个人维护数百个 网站文章 更新也不是问题。
这类帝国cms采集发布插件工具还配备了很多SEO功能。通过软件采集伪原创发布时，还可以提升很多SEO优化。
例如：设置自动下载图片保存在本地或第三方（使内容不再有对方的外链）。自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）、前后插入内容或标题，以及网站内容插入或随机作者、随机阅读等，形成“高原创 ”。
这些SEO小功能不仅提高了网站页面原创的度数，还间接提升了网站的收录排名。您可以通过软件工具上的监控管理直接查看文章采集的发布状态，不再需要每天登录网站后台查看。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！
有人做聚合标签，以为可以增加大量的页面，从而增加网站的收录的数量，速度也比较快，相当于连续排列组合内容生成大量内容。但是这个起点不符合聚合标签的作用。聚合标签更多的是提升网站的转化提升，相当于为用户启动了当前页面相关内容的入口，可以有效降低网站的跳出率，以及用户的留存和转化。一直很有帮助。
聚合标签对seo优化的作用
如果聚合页面的内容与关键词的内容不匹配只是添加了一个小页面收录，那就算你提高排名，又有什么意义呢。用户会选择查看您的不准确结果。在我看来，这种行为是浪费时间，随意使用聚合标签很容易形成链接农场，对SEO优化是非常有害的。
对于聚合标签的思路和推送的相关性，这对于站长来说还是一个很大的技术考验，难点在于分词技术。核心本质是对每个页面提取关键词。我们不可能用 关键词 标记每个页面。有人会说在TDK中使用关键词。但是你要知道，我们通常会填写重要的关键词关键字，但一个内容的核心关键词不能只有几个。
因此，除了在关键字中使用关键词外，还应对网站的内容进行语义分析，应用分词技术。为了制作一个高度相关的聚合标签页面。当然，还有更简单的方法。那么，手动给页面的数据添加标签会提高准确率，但副作用会很费力。
看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
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SEO技术分享2022-02-15
Empirecms采集如何快速创建聚合标签让网站快速收录排名，聚合标签这个词可能大家都不熟悉，即使是SEO，很多人都没听说过其中，聚合标签也可以看作是标签标签。简单来说，在每个页面上，以当前页面的核心关键词作为关键词聚合生成的网站列表，展示形式是一个关键词和一个内部链接，链接到根据这个 关键词 展开的内容列表。那么这种聚合标签对SEO优化重要吗？
这需要结合网站的实际情况，有的网站适合做聚合标签，有的网站不适合做。我们需要了解这个聚合标签的本质。聚合标签相当于一列网站。对于一些网站来说，结构本身比较简单，栏目数量也不多，比如在传统的企业官网，栏目不多，内容肯定也不多，广度是不够。很难说有限的内容是分栏的。
如果这种类型的网站必须使用聚合标签，必然会出现内容不足，甚至不同的关键词可能有相似的内容；内容的缺乏使得很难生成足够的聚合页面。将这两点结合起来会导致网站的栏目内容耦合度非常高，重复性高的内容对搜索引擎不友好。网站如何快速获得高质量文章？如何快速创建 网站 标签。
这个帝国cms采集无需学习更多专业技能，简单几步即可轻松采集内容数据，用户只需进入帝国cms< @k11@在>上进行简单设置，完成后Empirecms采集会根据用户设置的关键词将内容和图片进行高精度匹配，可以选择保存本地或选择伪原创发布后，提供方便快捷的内容采集伪原创发布服务！！
与其他帝国cms采集插件相比，这个帝国cms采集插件基本没有门槛，不需要花很多时间学习正则表达式或者html标签，一分钟即可上手。只需输入关键词即可实现采集（帝国cms采集也配备了关键词采集功能）。一路挂断！设置任务自动执行采集伪原创发布和推送任务。
几十万个不同的cms网站可以统一管理。一个人维护数百个 网站文章 更新也不是问题。
这类帝国cms采集发布插件工具还配备了很多SEO功能。通过软件采集伪原创发布时，还可以提升很多SEO优化。
例如：设置自动下载图片保存在本地或第三方（使内容不再有对方的外链）。自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）、前后插入内容或标题，以及网站内容插入或随机作者、随机阅读等，形成“高原创 ”。
这些SEO小功能不仅提高了网站页面原创的度数，还间接提升了网站的收录排名。您可以通过软件工具上的监控管理直接查看文章采集的发布状态，不再需要每天登录网站后台查看。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！
有人做聚合标签，以为可以增加大量的页面，从而增加网站的收录的数量，速度也比较快，相当于连续排列组合内容生成大量内容。但是这个起点不符合聚合标签的作用。聚合标签更多的是提升网站的转化提升，相当于为用户启动了当前页面相关内容的入口，可以有效降低网站的跳出率，以及用户的留存和转化。一直很有帮助。
聚合标签对seo优化的作用
如果聚合页面的内容与关键词的内容不匹配只是添加了一个小页面收录，那就算你提高排名，又有什么意义呢。用户会选择查看您的不准确结果。在我看来，这种行为是浪费时间，随意使用聚合标签很容易形成链接农场，对SEO优化是非常有害的。
对于聚合标签的思路和推送的相关性，这对于站长来说还是一个很大的技术考验，难点在于分词技术。核心本质是对每个页面提取关键词。我们不可能用 关键词 标记每个页面。有人会说在TDK中使用关键词。但是你要知道，我们通常会填写重要的关键词关键字，但一个内容的核心关键词不能只有几个。
因此，除了在关键字中使用关键词外，还应对网站的内容进行语义分析，应用分词技术。为了制作一个高度相关的聚合标签页面。当然，还有更简单的方法。那么，手动给页面的数据添加标签会提高准确率，但副作用会很费力。
看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
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关键词自动采集生成内容系统(
扫码安装企鹅号AppSEO技术分享2022-02-15
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帝国cms采集自动登录采集插件
SEO技术分享2022-02-15
Empirecms采集如何快速创建聚合标签让网站快速收录排名，聚合标签这个词可能大家都不熟悉，即使是SEO，很多人都没听说过其中，聚合标签也可以看作是标签标签。简单来说，在每个页面上，以当前页面的核心关键词作为关键词聚合生成的网站列表，展示形式是一个关键词和一个内部链接，链接到根据这个 关键词 展开的内容列表。那么这种聚合标签对SEO优化重要吗？
这需要结合网站的实际情况，有的网站适合做聚合标签，有的网站不适合做。我们需要了解这个聚合标签的本质。聚合标签相当于一列网站。对于一些网站来说，结构本身比较简单，栏目数量也不多，比如在传统的企业官网，栏目不多，内容肯定也不多，广度是不够。很难说有限的内容是分栏的。
如果这种类型的网站必须使用聚合标签，必然会出现内容不足，甚至不同的关键词可能有相似的内容；内容的缺乏使得很难生成足够的聚合页面。将这两点结合起来会导致网站的栏目内容耦合度非常高，重复性高的内容对搜索引擎不友好。网站如何快速获得高质量文章？如何快速创建 网站 标签。
这个帝国cms采集无需学习更多专业技能，简单几步即可轻松采集内容数据，用户只需进入帝国cms< @k11@在>上进行简单设置，完成后Empirecms采集会根据用户设置的关键词将内容和图片进行高精度匹配，可以选择保存本地或选择伪原创发布后，提供方便快捷的内容采集伪原创发布服务！！
与其他帝国cms采集插件相比，这个帝国cms采集插件基本没有门槛，不需要花很多时间学习正则表达式或者html标签，一分钟即可上手。只需输入关键词即可实现采集（帝国cms采集也配备了关键词采集功能）。一路挂断！设置任务自动执行采集伪原创发布和推送任务。
几十万个不同的cms网站可以统一管理。一个人维护数百个 网站文章 更新也不是问题。
这类帝国cms采集发布插件工具还配备了很多SEO功能。通过软件采集伪原创发布时，还可以提升很多SEO优化。
例如：设置自动下载图片保存在本地或第三方（使内容不再有对方的外链）。自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）、前后插入内容或标题，以及网站内容插入或随机作者、随机阅读等，形成“高原创 ”。
这些SEO小功能不仅提高了网站页面原创的度数，还间接提升了网站的收录排名。您可以通过软件工具上的监控管理直接查看文章采集的发布状态，不再需要每天登录网站后台查看。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！
有人做聚合标签，以为可以增加大量的页面，从而增加网站的收录的数量，速度也比较快，相当于连续排列组合内容生成大量内容。但是这个起点不符合聚合标签的作用。聚合标签更多的是提升网站的转化提升，相当于为用户启动了当前页面相关内容的入口，可以有效降低网站的跳出率，以及用户的留存和转化。一直很有帮助。
聚合标签对seo优化的作用
如果聚合页面的内容与关键词的内容不匹配只是添加了一个小页面收录，那就算你提高排名，又有什么意义呢。用户会选择查看您的不准确结果。在我看来，这种行为是浪费时间，随意使用聚合标签很容易形成链接农场，对SEO优化是非常有害的。
对于聚合标签的思路和推送的相关性，这对于站长来说还是一个很大的技术考验，难点在于分词技术。核心本质是对每个页面提取关键词。我们不可能用 关键词 标记每个页面。有人会说在TDK中使用关键词。但是你要知道，我们通常会填写重要的关键词关键字，但一个内容的核心关键词不能只有几个。
因此，除了在关键字中使用关键词外，还应对网站的内容进行语义分析，应用分词技术。为了制作一个高度相关的聚合标签页面。当然，还有更简单的方法。那么，手动给页面的数据添加标签会提高准确率，但副作用会很费力。
看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
关键词自动采集生成内容系统(如何覆盖文章的各个主题？关键词自动标注算法详解)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 165 次浏览 • 2022-02-15 01:18
关键词自动采集生成内容系统(如何覆盖文章的各个主题？关键词自动标注算法详解)
除了这些，关键词在文本聚类、分类、摘要等领域也发挥着重要作用。比如在聚类的时候，把关键词相似文章文章当成一个簇可以大大提高 K-means 聚类的收敛速度。提取某一天所有新闻的 关键词 可以让您大致了解当天发生的事情。或者将某个时间段内几个人的微博组合成一个长文本，然后提取关键词，就可以知道他们主要在讨论什么话题。
3.现有问题和挑战
文章的关键词通常具有以下三个特点[1]：
从以上三个特点可以看出关键词注解算法的要求和挑战：
一个。新词发现和词组识别的问题，如何快速识别网上最新的词汇（拆解难，可行又珍惜……）？
湾。关键词的候选集问题，不是文章中的所有词都可以作为候选
C。如何计算候选词与文章的相关性？
d。如何涵盖文章 的各个主题？
关键词分配算法需要预先定义一个关键词词库，限制了关键词的候选范围，算法扩展性差，费时费力——密集;关键词 提取算法是从文章的内容中提取一些词作为标记词。当文章中没有优质词时，这种方法是无能为力的。为了解决上述问题和挑战，我们设计了一种分层的关键词自动标注算法。
二.分层关键词自动标注算法1.分层关键词系统
对于新闻的关键词识别任务，我们设计了一个分层的关键词系统，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技等），第二层是是新闻的主题（一个新闻可以收录多个主题），第三层是出现在文章中的标签词。
图 3 分层 关键词 系统
三层 关键词 系统具有以下优点：
图 4. 分层 关键词 自动标注结果示例
2.算法过程
从图3可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标注新闻的关键词时，首先要获取新闻的类别，然后选择不同的主题模型根据新闻主题的类别预测新闻，最后提取新闻中的标签词。
在关键词注解方法中，我们结合了关键词分配和关键词提取两种方法。图 5 描述了处理 文章 的算法流程。其中，频道和主题提取方法属于关键词分配算法，标签词提取属于关键词提取算法。除了上一节提到的分层关键词的两个优点外，我们的算法还有以下优点：
图 5 分层关键词自动标注算法流程
2.1 文本分类器
对于文本分类器，我们采用最大熵模型[2]，并使用具有该业务去年频道标签的新闻作为训练集。每个通道选择通道相关性最高的 1W 个词作为分类特征。
关于最大熵模型，网上可以查到很多相关资料，这里就不介绍了。
2.2 主题预测
使用 LDA [3] 作为主题聚类模型。LDA 的大多数开源实现都是单进程的。在处理大规模语料库时，时间和内存开销非常大，无法满足我们的要求。因此，我们实现了一个分布式 LDA 平台，可以快速处理大规模数据。
语料经LDA平台处理后，会得到每个主题下概率高的词。手动选择优质话题，用一个词或词组概括话题。对于一篇文章文章，LDA的推理结果是一个概率向量，我们选择概率值大于阈值的主题作为文章所属的主题。
图6 优质主题
图 7 文章主题关键词
2.3 标签词提取
标签词提取包括：生成候选词和相关性计算。下面分别介绍这两部分。
1)生成候选词
分词得到的基础词、词组等，过滤掉基础词中的停用词
命名实体（有效解决新词和热词的自动发现）
2)相关性计算
候选词使用线性加权进行评分，其特征包括：
选取相关性得分大于阈值的候选词作为文章的标签词。
3.有效评价
该测试是对从腾讯随机抽取的 351 篇新闻文章进行的。指标如表1所示。由于主题集的开放性，其召回率难以评估，因此仅评估其准确率。
表 1 分层关键词自动标注算法准确调用率
三.访问业务及展望
分析错误提取的关键词，算法还是存在一些问题，后续我们会继续改进这些问题。
通用词过滤不完善，未来候选词过滤模块需要优化。提取出来的两个关键词可能表达的语义相同，后面会引入同义词等资源来解决。
公司目前已接入的业务包括：腾讯新闻客户端、手机QQ空间个性化资讯。欢迎有需要的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。
参考
[1] 刘志远. 基于文档主题结构的关键词提取方法研究[D]. 北京: 清华大学, 2011.[2] Berger AL, Pietra VJ D, Pietra SA D. 自然语言处理的最大熵方法[J]. 计算语言学, 1996, 22(1): 39-71.[3] Blei DM, Ng AY,Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3：993-1022. 查看全部
除了这些，关键词在文本聚类、分类、摘要等领域也发挥着重要作用。比如在聚类的时候，把关键词相似文章文章当成一个簇可以大大提高 K-means 聚类的收敛速度。提取某一天所有新闻的 关键词 可以让您大致了解当天发生的事情。或者将某个时间段内几个人的微博组合成一个长文本，然后提取关键词，就可以知道他们主要在讨论什么话题。
3.现有问题和挑战
文章的关键词通常具有以下三个特点[1]：
从以上三个特点可以看出关键词注解算法的要求和挑战：
一个。新词发现和词组识别的问题，如何快速识别网上最新的词汇（拆解难，可行又珍惜……）？
湾。关键词的候选集问题，不是文章中的所有词都可以作为候选
C。如何计算候选词与文章的相关性？
d。如何涵盖文章 的各个主题？
关键词分配算法需要预先定义一个关键词词库，限制了关键词的候选范围，算法扩展性差，费时费力——密集;关键词 提取算法是从文章的内容中提取一些词作为标记词。当文章中没有优质词时，这种方法是无能为力的。为了解决上述问题和挑战，我们设计了一种分层的关键词自动标注算法。
二.分层关键词自动标注算法1.分层关键词系统
对于新闻的关键词识别任务，我们设计了一个分层的关键词系统，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技等），第二层是是新闻的主题（一个新闻可以收录多个主题），第三层是出现在文章中的标签词。
图 3 分层 关键词 系统
三层 关键词 系统具有以下优点：
图 4. 分层 关键词 自动标注结果示例
2.算法过程
从图3可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标注新闻的关键词时，首先要获取新闻的类别，然后选择不同的主题模型根据新闻主题的类别预测新闻，最后提取新闻中的标签词。
在关键词注解方法中，我们结合了关键词分配和关键词提取两种方法。图 5 描述了处理 文章 的算法流程。其中，频道和主题提取方法属于关键词分配算法，标签词提取属于关键词提取算法。除了上一节提到的分层关键词的两个优点外，我们的算法还有以下优点：
图 5 分层关键词自动标注算法流程
2.1 文本分类器
对于文本分类器，我们采用最大熵模型[2]，并使用具有该业务去年频道标签的新闻作为训练集。每个通道选择通道相关性最高的 1W 个词作为分类特征。
关于最大熵模型，网上可以查到很多相关资料，这里就不介绍了。
2.2 主题预测
使用 LDA [3] 作为主题聚类模型。LDA 的大多数开源实现都是单进程的。在处理大规模语料库时，时间和内存开销非常大，无法满足我们的要求。因此，我们实现了一个分布式 LDA 平台，可以快速处理大规模数据。
语料经LDA平台处理后，会得到每个主题下概率高的词。手动选择优质话题，用一个词或词组概括话题。对于一篇文章文章，LDA的推理结果是一个概率向量，我们选择概率值大于阈值的主题作为文章所属的主题。
图6 优质主题
图 7 文章主题关键词
2.3 标签词提取
标签词提取包括：生成候选词和相关性计算。下面分别介绍这两部分。
1)生成候选词
分词得到的基础词、词组等，过滤掉基础词中的停用词
命名实体（有效解决新词和热词的自动发现）
2)相关性计算
候选词使用线性加权进行评分，其特征包括：
选取相关性得分大于阈值的候选词作为文章的标签词。
3.有效评价
该测试是对从腾讯随机抽取的 351 篇新闻文章进行的。指标如表1所示。由于主题集的开放性，其召回率难以评估，因此仅评估其准确率。
表 1 分层关键词自动标注算法准确调用率
三.访问业务及展望
分析错误提取的关键词，算法还是存在一些问题，后续我们会继续改进这些问题。
通用词过滤不完善，未来候选词过滤模块需要优化。提取出来的两个关键词可能表达的语义相同，后面会引入同义词等资源来解决。
公司目前已接入的业务包括：腾讯新闻客户端、手机QQ空间个性化资讯。欢迎有需要的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。
参考
[1] 刘志远. 基于文档主题结构的关键词提取方法研究[D]. 北京: 清华大学, 2011.[2] Berger AL, Pietra VJ D, Pietra SA D. 自然语言处理的最大熵方法[J]. 计算语言学, 1996, 22(1): 39-71.[3] Blei DM, Ng AY,Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3：993-1022. 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(如何覆盖文章的各个主题？关键词自动标注算法详解)
除了这些，关键词在文本聚类、分类、摘要等领域也发挥着重要作用。比如在聚类的时候，把关键词相似文章文章当成一个簇可以大大提高 K-means 聚类的收敛速度。提取某一天所有新闻的 关键词 可以让您大致了解当天发生的事情。或者将某个时间段内几个人的微博组合成一个长文本，然后提取关键词，就可以知道他们主要在讨论什么话题。
3.现有问题和挑战
文章的关键词通常具有以下三个特点[1]：
从以上三个特点可以看出关键词注解算法的要求和挑战：
一个。新词发现和词组识别的问题，如何快速识别网上最新的词汇（拆解难，可行又珍惜……）？
湾。关键词的候选集问题，不是文章中的所有词都可以作为候选
C。如何计算候选词与文章的相关性？
d。如何涵盖文章 的各个主题？
关键词分配算法需要预先定义一个关键词词库，限制了关键词的候选范围，算法扩展性差，费时费力——密集;关键词 提取算法是从文章的内容中提取一些词作为标记词。当文章中没有优质词时，这种方法是无能为力的。为了解决上述问题和挑战，我们设计了一种分层的关键词自动标注算法。
二.分层关键词自动标注算法1.分层关键词系统
对于新闻的关键词识别任务，我们设计了一个分层的关键词系统，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技等），第二层是是新闻的主题（一个新闻可以收录多个主题），第三层是出现在文章中的标签词。
图 3 分层 关键词 系统
三层 关键词 系统具有以下优点：
图 4. 分层 关键词 自动标注结果示例
2.算法过程
从图3可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标注新闻的关键词时，首先要获取新闻的类别，然后选择不同的主题模型根据新闻主题的类别预测新闻，最后提取新闻中的标签词。
在关键词注解方法中，我们结合了关键词分配和关键词提取两种方法。图 5 描述了处理 文章 的算法流程。其中，频道和主题提取方法属于关键词分配算法，标签词提取属于关键词提取算法。除了上一节提到的分层关键词的两个优点外，我们的算法还有以下优点：
图 5 分层关键词自动标注算法流程
2.1 文本分类器
对于文本分类器，我们采用最大熵模型[2]，并使用具有该业务去年频道标签的新闻作为训练集。每个通道选择通道相关性最高的 1W 个词作为分类特征。
关于最大熵模型，网上可以查到很多相关资料，这里就不介绍了。
2.2 主题预测
使用 LDA [3] 作为主题聚类模型。LDA 的大多数开源实现都是单进程的。在处理大规模语料库时，时间和内存开销非常大，无法满足我们的要求。因此，我们实现了一个分布式 LDA 平台，可以快速处理大规模数据。
语料经LDA平台处理后，会得到每个主题下概率高的词。手动选择优质话题，用一个词或词组概括话题。对于一篇文章文章，LDA的推理结果是一个概率向量，我们选择概率值大于阈值的主题作为文章所属的主题。
图6 优质主题
图 7 文章主题关键词
2.3 标签词提取
标签词提取包括：生成候选词和相关性计算。下面分别介绍这两部分。
1)生成候选词
分词得到的基础词、词组等，过滤掉基础词中的停用词
命名实体（有效解决新词和热词的自动发现）
2)相关性计算
候选词使用线性加权进行评分，其特征包括：
选取相关性得分大于阈值的候选词作为文章的标签词。
3.有效评价
该测试是对从腾讯随机抽取的 351 篇新闻文章进行的。指标如表1所示。由于主题集的开放性，其召回率难以评估，因此仅评估其准确率。
表 1 分层关键词自动标注算法准确调用率
三.访问业务及展望
分析错误提取的关键词，算法还是存在一些问题，后续我们会继续改进这些问题。
通用词过滤不完善，未来候选词过滤模块需要优化。提取出来的两个关键词可能表达的语义相同，后面会引入同义词等资源来解决。
公司目前已接入的业务包括：腾讯新闻客户端、手机QQ空间个性化资讯。欢迎有需要的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。
参考
[1] 刘志远. 基于文档主题结构的关键词提取方法研究[D]. 北京: 清华大学, 2011.[2] Berger AL, Pietra VJ D, Pietra SA D. 自然语言处理的最大熵方法[J]. 计算语言学, 1996, 22(1): 39-71.[3] Blei DM, Ng AY,Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3：993-1022.
关键词自动采集生成内容系统(dedecmsV5.6文档关键词自动链接怎么解决？需要以下设置)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 144 次浏览 • 2022-02-15 01:16
关键词自动采集生成内容系统(dedecmsV5.6文档关键词自动链接怎么解决？需要以下设置)
本文章将详细讲解dedecmsV5.6个文档关键词自动链接的解决方案。小编觉得很实用，就分享给大家。这是一个参考，希望你看完这篇文章能有所收获。
dedecms V5.6 如何解决文档自动链接关键词？
需要进行以下设置：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词和链接
2、Background-System-Core Setting Keyword Replacement (Yes/No) 使用该功能会影响HTML生成速度：是
3、后台-系统-其他选项文档内容一致关键词替换次数（0表示全部替换）：设置一个值（顺便说一下，比如一个文章@ >收录相互收录关键词，比如dede和dedecms，系统会将后面的dedecms替换为dede，我的做法是设置关键词@的替换次数>为1，然后文档关键词维护，设置dede和dedecms的频率一样，就大功告成了。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
修改方法：
找到代码：
代码显示如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码显示如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
关于dedecms V5.6文档关键词自动链接的解决方法分享到这里，希望以上内容可以对大家有所帮助，也可以学习到更多的知识。如果你觉得文章不错，可以分享给更多人看到。 查看全部
本文章将详细讲解dedecmsV5.6个文档关键词自动链接的解决方案。小编觉得很实用，就分享给大家。这是一个参考，希望你看完这篇文章能有所收获。
dedecms V5.6 如何解决文档自动链接关键词？
需要进行以下设置：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词和链接
2、Background-System-Core Setting Keyword Replacement (Yes/No) 使用该功能会影响HTML生成速度：是
3、后台-系统-其他选项文档内容一致关键词替换次数（0表示全部替换）：设置一个值（顺便说一下，比如一个文章@ >收录相互收录关键词，比如dede和dedecms，系统会将后面的dedecms替换为dede，我的做法是设置关键词@的替换次数>为1，然后文档关键词维护，设置dede和dedecms的频率一样，就大功告成了。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
修改方法：
找到代码：
代码显示如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码显示如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
关于dedecms V5.6文档关键词自动链接的解决方法分享到这里，希望以上内容可以对大家有所帮助，也可以学习到更多的知识。如果你觉得文章不错，可以分享给更多人看到。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(dedecmsV5.6文档关键词自动链接怎么解决？需要以下设置)
本文章将详细讲解dedecmsV5.6个文档关键词自动链接的解决方案。小编觉得很实用，就分享给大家。这是一个参考，希望你看完这篇文章能有所收获。
dedecms V5.6 如何解决文档自动链接关键词？
需要进行以下设置：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词和链接
2、Background-System-Core Setting Keyword Replacement (Yes/No) 使用该功能会影响HTML生成速度：是
3、后台-系统-其他选项文档内容一致关键词替换次数（0表示全部替换）：设置一个值（顺便说一下，比如一个文章@ >收录相互收录关键词，比如dede和dedecms，系统会将后面的dedecms替换为dede，我的做法是设置关键词@的替换次数>为1，然后文档关键词维护，设置dede和dedecms的频率一样，就大功告成了。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
修改方法：
找到代码：
代码显示如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码显示如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
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关键词自动采集生成内容系统(巨量引擎是公有云还是私有云？如何做好云采集？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-02-11 04:04
关键词自动采集生成内容系统(巨量引擎是公有云还是私有云？如何做好云采集？)
关键词自动采集生成内容系统产品介绍用户可以通过手机对话框将文字内容发送至后台，系统自动按照用户的设置好的关键词，把用户的文字内容进行采集下载，这是一个快速、方便的采集手机信息产品。关键词自动采集生成内容系统优势知识、规则统一实现知识采集、规则统一、进行网站相似度统计、采集真实服务器数据、采集真实数据，手机信息使用量大，一年内使用几百万。
关键词采集器可以满足网页数据采集，采集规则统一将所有的采集规则，采集规则归类好，统一储存起来自动采集生成系统所有内容，极大地减少用户的操作量，更有效地利用服务器空间，同时还可以进行监控，相关单位使用都可以统一管理自动采集生成系统产品特色自动采集时采集多个网站的信息、或自己操作过程中，需要登录系统自动采集生成采集链接的信息，多样化的操作，快速的收录自动采集生成系统产品特色真实服务器，避免被人恶意采集源文件打包上传，完全杜绝恶意搜索伪装手机号收录手机号采集系统产品特色采集本地文件避免搜索惩罚操作手机验证产品特色比较多样化信息本文由巨量引擎分享巨量引擎从业十多年，见证每一次技术的进步！欢迎全网提问、点赞、转发、评论，分享你知道的。
巨量引擎是公有云还是私有云？如何做到弹性伸缩？如何设置超过100台的多ip云主机？如何设置好的ip地址？如何快速搭建一个云服务器？开启docker容器如何搭建docker？常见问题汇总？适合做什么内容？公有云还是私有云？如何做好云采集？欢迎全网提问、点赞、转发、评论，分享你知道的。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统产品介绍用户可以通过手机对话框将文字内容发送至后台，系统自动按照用户的设置好的关键词，把用户的文字内容进行采集下载，这是一个快速、方便的采集手机信息产品。关键词自动采集生成内容系统优势知识、规则统一实现知识采集、规则统一、进行网站相似度统计、采集真实服务器数据、采集真实数据，手机信息使用量大，一年内使用几百万。
关键词采集器可以满足网页数据采集，采集规则统一将所有的采集规则，采集规则归类好，统一储存起来自动采集生成系统所有内容，极大地减少用户的操作量，更有效地利用服务器空间，同时还可以进行监控，相关单位使用都可以统一管理自动采集生成系统产品特色自动采集时采集多个网站的信息、或自己操作过程中，需要登录系统自动采集生成采集链接的信息，多样化的操作，快速的收录自动采集生成系统产品特色真实服务器，避免被人恶意采集源文件打包上传，完全杜绝恶意搜索伪装手机号收录手机号采集系统产品特色采集本地文件避免搜索惩罚操作手机验证产品特色比较多样化信息本文由巨量引擎分享巨量引擎从业十多年，见证每一次技术的进步！欢迎全网提问、点赞、转发、评论，分享你知道的。
巨量引擎是公有云还是私有云？如何做到弹性伸缩？如何设置超过100台的多ip云主机？如何设置好的ip地址？如何快速搭建一个云服务器？开启docker容器如何搭建docker？常见问题汇总？适合做什么内容？公有云还是私有云？如何做好云采集？欢迎全网提问、点赞、转发、评论，分享你知道的。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(巨量引擎是公有云还是私有云？如何做好云采集？)
关键词自动采集生成内容系统产品介绍用户可以通过手机对话框将文字内容发送至后台，系统自动按照用户的设置好的关键词，把用户的文字内容进行采集下载，这是一个快速、方便的采集手机信息产品。关键词自动采集生成内容系统优势知识、规则统一实现知识采集、规则统一、进行网站相似度统计、采集真实服务器数据、采集真实数据，手机信息使用量大，一年内使用几百万。
关键词采集器可以满足网页数据采集，采集规则统一将所有的采集规则，采集规则归类好，统一储存起来自动采集生成系统所有内容，极大地减少用户的操作量，更有效地利用服务器空间，同时还可以进行监控，相关单位使用都可以统一管理自动采集生成系统产品特色自动采集时采集多个网站的信息、或自己操作过程中，需要登录系统自动采集生成采集链接的信息，多样化的操作，快速的收录自动采集生成系统产品特色真实服务器，避免被人恶意采集源文件打包上传，完全杜绝恶意搜索伪装手机号收录手机号采集系统产品特色采集本地文件避免搜索惩罚操作手机验证产品特色比较多样化信息本文由巨量引擎分享巨量引擎从业十多年，见证每一次技术的进步！欢迎全网提问、点赞、转发、评论，分享你知道的。
巨量引擎是公有云还是私有云？如何做到弹性伸缩？如何设置超过100台的多ip云主机？如何设置好的ip地址？如何快速搭建一个云服务器？开启docker容器如何搭建docker？常见问题汇总？适合做什么内容？公有云还是私有云？如何做好云采集？欢迎全网提问、点赞、转发、评论，分享你知道的。
关键词自动采集生成内容系统(2021网络舆情案例素材收集方法（推荐舆情监测案例系统）)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-02-10 01:15
关键词自动采集生成内容系统(2021网络舆情案例素材收集方法（推荐舆情监测案例系统）)
10月接近尾声，不少企业舆论工作者、市场、品牌人员已经开始提前准备相关工作总结材料，尤其是舆情案例分析总结报告，为自己总结经验教训。企业和单位。舆情防控和应对的参考，需要查找2021年十大网络舆情案例、2021年网络舆情热点等。
<p>因此，面对互联网上无效、垃圾等信息的干扰，以及各种平台的限制，高效采集和查找相关案例并非易事。大多数人可能会想到使用搜索引擎或新闻门户网站 查看全部
10月接近尾声，不少企业舆论工作者、市场、品牌人员已经开始提前准备相关工作总结材料，尤其是舆情案例分析总结报告，为自己总结经验教训。企业和单位。舆情防控和应对的参考，需要查找2021年十大网络舆情案例、2021年网络舆情热点等。
<p>因此，面对互联网上无效、垃圾等信息的干扰，以及各种平台的限制，高效采集和查找相关案例并非易事。大多数人可能会想到使用搜索引擎或新闻门户网站 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-02-08 21:01
关键词自动采集生成内容系统(关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live)
关键词自动采集生成内容系统优化搜索seo知乎live第一步：找到我们需要采集的优质的知乎里面的高质量内容，接着通过代码，爬取你需要的网页，打开网页看是无法通过代码实现自动化采集的，我们需要手动操作。看一下我们需要采集的效果。第二步：复制内容页代码，修改注释。第三步：粘贴给自动采集下的网站页面，完毕。
自己需要弄的话,必须找一个采集引擎要不然你加一条结果会出现非常多重复的结果
搜索引擎是不能自动采集网页的，最起码知乎是这样的，因为知乎其实只是一个网页问答社区，但是一个网页中又包含超过几千万条内容，这样全自动的采集是不可能完成的，知乎官方客服不会这么回答问题。也有专门采集百度的网页数据，可以找百度数据部门申请，这样就可以了。
你需要做的是提前写一些定向，例如像百度这样，仅针对某个网页内容，
百度好歹知道是什么网站。知乎即使自动采，等你提问这个问题的时候，就得去搜别的网站了。或者要自己去搜。另外，我想说的是，
这个很难实现。知乎采集,首先我们要获取知乎网站的二进制格式,然后传至搜索引擎,接着人工分析这些数据。这个工作量有多大？仅仅就是采集自己的回答,要把全站内容扒下来再改一下就行。搜索引擎并不是傻瓜,为什么你采集的网站内容别人搜不到,因为别人能检索到你的回答,所以百度搜不到。知乎搜不到,不代表搜索引擎不可以,你可以去别的网站采集知乎网站内容,通过后缀判断搜索引擎网站的规则。
知乎搜不到?谁知道?但是我知道怎么在采集知乎的回答内容之后去百度搜索引擎更加明显的显示我的采集结果。自己搜图片,自己搜定向信息。有了采集网站,通过前面两点,然后做不重复的网站分类,详情页有定向关键词。完事。 查看全部
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关键词自动采集生成内容系统(软件特色1.站点的布局管理轻松设置(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-02-08 13:14
关键词自动采集生成内容系统(软件特色1.站点的布局管理轻松设置(图))
蓝鲸聚合页面生成系统软件下载，网页长尾词挖掘和搜索功能的多功能软件工具，多种不同的服务方式更轻松简单，可管理多个文件，各种辅助功能一键设置，轻松挖掘长尾词辅助功能，多欧众不同管理模块更全面，服务模式轻松添加管理。欢迎需要在网页上搜索长尾词的用户从本站下载。
蓝鲸聚合页面生成系统软件特点
1.基于搜索引擎技术，不同于数据库搜索，生成的页面与关键词匹配度高。
2.与服务器无关，cms，通过采集导入数据，操作简单，PC端软件，本地生成后上传。
3.可以同时管理一个网站的多个通道聚合页面，也可以同时管理网站的多个聚合页面。
4.集成关键词批量导入，自动过滤重复词，方便快捷。
蓝鲸聚合页面生成系统功能介绍
1.各种站点的布局管理设置简单，可以根据需要添加网页内容。
2.可全面添加菜单功能，可设置管理模式。
3.聚合网站所有长尾关键词，一键设置各种搜索模块。
4.这里可以保存模板和图片文件，操作功能全面。
蓝鲸聚合页面生成系统软件优势
1.重新组合网站的内部数据信息，并做好组合。
2.新引入了许多其他数据信息，设置你的网站函数。
3.管理操作模式可以一键添加多种不同的排列方式。
4.兼容多种不同的聚合服务模式，各种操作功能便捷。 查看全部
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蓝鲸聚合页面生成系统软件特点
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3.可以同时管理一个网站的多个通道聚合页面，也可以同时管理网站的多个聚合页面。
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蓝鲸聚合页面生成系统功能介绍
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蓝鲸聚合页面生成系统软件优势
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关键词自动采集生成内容系统(软件特色1.站点的布局管理轻松设置(图))
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蓝鲸聚合页面生成系统功能介绍
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4.兼容多种不同的聚合服务模式，各种操作功能便捷。
关键词自动采集生成内容系统(新用户也能轻松上手进行采集，连载等自动更新功能)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-02-08 13:13
关键词自动采集生成内容系统(新用户也能轻松上手进行采集，连载等自动更新功能)
论坛采集专家是专为落地式数据设计的论坛，功能丰富实用，操作非常简单，新用户也能轻松上手采集，用户可以新建群组，导入群组任务，自定义采集关键词、网站等，轻松采集文字、图片等信息。定义了一套发布规则，并根据规则开发插件接口，可实现论坛、知乎、连载等自动更新功能，需要的朋友赶紧下载体验吧！
论坛采集专家安装使用教学图1
论坛采集专家特色：
1.支持采集标题、用户头像、各种内容、关键词用户名、注册时间、签名、头像、附件等。支持添加采集字段
2.支持自动回复，方便回复帖子和隐藏附件。支持帖子回复
3.支持用户搜索采集信息关键词，支持自动采集，实现无人值守功能。
4.智能生成采集规则。系统内置多个常用论坛的自动识别规则，可自动生成采集规则
论坛采集专家下载安装使用教学：
1、如何下载论坛最新版采集高手？请在极速下载网站点击搜索本软件，点击【下载地址】按钮，用户应根据自己的实际网络情况选择下载通道，有高速下载和普通下载两种选择。得到一个压缩的安装包，然后点击解压，打开exe启动安装向导，点击【下一步】继续安装。如下所示：
论坛采集专家安装使用教学图2
2、 仔细阅读安装向导中的用户许可协议，确认无误后点击【我接受】，点击下一步继续。
论坛采集专家安装使用教学图3
3、选择论坛的安装文件夹采集高手，这里我们可以直接点击【安装】快速将软件安装到电脑的D盘文件夹中，如果需要的话，改一下文件目录啦，点击【浏览】按钮重新选择电脑磁盘分区中相应的文件夹，不要选择C盘，点击【安装】继续。
论坛采集专家安装使用教学图4
4、安装向导为您配置应用程序文件并创建桌面快捷方式。用户请耐心等待，不要打断这个过程。
论坛采集专家安装使用教学图5
5、安装完成后，用户可以点击【完成】按钮退出安装向导，系统会自动打开操作论坛采集专家。
论坛采集专家安装使用教学图6
6、会自动弹出登录页面，用户无需注册，点击登录，即可以游客身份登录。如果是第一次使用，需要导入并测试采集规则，用户点击【确定】。
论坛采集专家安装使用教学图7
7、进入软件后，用户点击查看左侧的组任务，然后点击开始执行采集操作。
论坛采集专家安装使用教学图8 查看全部
论坛采集专家是专为落地式数据设计的论坛，功能丰富实用，操作非常简单，新用户也能轻松上手采集，用户可以新建群组，导入群组任务，自定义采集关键词、网站等，轻松采集文字、图片等信息。定义了一套发布规则，并根据规则开发插件接口，可实现论坛、知乎、连载等自动更新功能，需要的朋友赶紧下载体验吧！
论坛采集专家安装使用教学图1
论坛采集专家特色：
1.支持采集标题、用户头像、各种内容、关键词用户名、注册时间、签名、头像、附件等。支持添加采集字段
2.支持自动回复，方便回复帖子和隐藏附件。支持帖子回复
3.支持用户搜索采集信息关键词，支持自动采集，实现无人值守功能。
4.智能生成采集规则。系统内置多个常用论坛的自动识别规则，可自动生成采集规则
论坛采集专家下载安装使用教学：
1、如何下载论坛最新版采集高手？请在极速下载网站点击搜索本软件，点击【下载地址】按钮，用户应根据自己的实际网络情况选择下载通道，有高速下载和普通下载两种选择。得到一个压缩的安装包，然后点击解压，打开exe启动安装向导，点击【下一步】继续安装。如下所示：
论坛采集专家安装使用教学图2
2、 仔细阅读安装向导中的用户许可协议，确认无误后点击【我接受】，点击下一步继续。
论坛采集专家安装使用教学图3
3、选择论坛的安装文件夹采集高手，这里我们可以直接点击【安装】快速将软件安装到电脑的D盘文件夹中，如果需要的话，改一下文件目录啦，点击【浏览】按钮重新选择电脑磁盘分区中相应的文件夹，不要选择C盘，点击【安装】继续。
论坛采集专家安装使用教学图4
4、安装向导为您配置应用程序文件并创建桌面快捷方式。用户请耐心等待，不要打断这个过程。
论坛采集专家安装使用教学图5
5、安装完成后，用户可以点击【完成】按钮退出安装向导，系统会自动打开操作论坛采集专家。
论坛采集专家安装使用教学图6
6、会自动弹出登录页面，用户无需注册，点击登录，即可以游客身份登录。如果是第一次使用，需要导入并测试采集规则，用户点击【确定】。
论坛采集专家安装使用教学图7
7、进入软件后，用户点击查看左侧的组任务，然后点击开始执行采集操作。
论坛采集专家安装使用教学图8 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(新用户也能轻松上手进行采集，连载等自动更新功能)
论坛采集专家是专为落地式数据设计的论坛，功能丰富实用，操作非常简单，新用户也能轻松上手采集，用户可以新建群组，导入群组任务，自定义采集关键词、网站等，轻松采集文字、图片等信息。定义了一套发布规则，并根据规则开发插件接口，可实现论坛、知乎、连载等自动更新功能，需要的朋友赶紧下载体验吧！
论坛采集专家安装使用教学图1
论坛采集专家特色：
1.支持采集标题、用户头像、各种内容、关键词用户名、注册时间、签名、头像、附件等。支持添加采集字段
2.支持自动回复，方便回复帖子和隐藏附件。支持帖子回复
3.支持用户搜索采集信息关键词，支持自动采集，实现无人值守功能。
4.智能生成采集规则。系统内置多个常用论坛的自动识别规则，可自动生成采集规则
论坛采集专家下载安装使用教学：
1、如何下载论坛最新版采集高手？请在极速下载网站点击搜索本软件，点击【下载地址】按钮，用户应根据自己的实际网络情况选择下载通道，有高速下载和普通下载两种选择。得到一个压缩的安装包，然后点击解压，打开exe启动安装向导，点击【下一步】继续安装。如下所示：
论坛采集专家安装使用教学图2
2、 仔细阅读安装向导中的用户许可协议，确认无误后点击【我接受】，点击下一步继续。
论坛采集专家安装使用教学图3
3、选择论坛的安装文件夹采集高手，这里我们可以直接点击【安装】快速将软件安装到电脑的D盘文件夹中，如果需要的话，改一下文件目录啦，点击【浏览】按钮重新选择电脑磁盘分区中相应的文件夹，不要选择C盘，点击【安装】继续。
论坛采集专家安装使用教学图4
4、安装向导为您配置应用程序文件并创建桌面快捷方式。用户请耐心等待，不要打断这个过程。
论坛采集专家安装使用教学图5
5、安装完成后，用户可以点击【完成】按钮退出安装向导，系统会自动打开操作论坛采集专家。
论坛采集专家安装使用教学图6
6、会自动弹出登录页面，用户无需注册，点击登录，即可以游客身份登录。如果是第一次使用，需要导入并测试采集规则，用户点击【确定】。
论坛采集专家安装使用教学图7
7、进入软件后，用户点击查看左侧的组任务，然后点击开始执行采集操作。
论坛采集专家安装使用教学图8
关键词自动采集生成内容系统(速卖通后台生意参谋里的类目关键词工具-)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-02-08 13:07
关键词自动采集生成内容系统(速卖通后台生意参谋里的类目关键词工具-)
一、关键词
1、系统关键词 - 来自选词专家
这类关键词来自全球速卖通后台业务人员的选词专家。所有类别关键词 大约有 500 万个。经过去重、翻译、侵权文字标注，可以放心使用。这些 关键词 每 2-3 周更新一次。
2、搜索联想词-在速卖通首页搜索联想
搜索关联词就是在速卖通搜索框中输入一个关键词，下面会自动关联相关热词。该工具内置了这个功能，可以搜索更多的相关词并显示搜索热度（这在前端搜索中是看不到的）。
3、直通车关键词-来到直通车关键词工具页面
直通车关键词是直通车页面根据搜索热度、竞争指数、竞价情况等对关键词的总结，工具可以直接带上采集，有2个用途：
4、custom关键词 - 来自自己的添加和导入
除了上面的关键词，还可以添加自己的关键词，生成标题的时候可以直接使用。
二、标题生成器
标题生成器根据一定的规则对选中的关键词进行排序、组合、去重和语义分析，生成一个或多个标题。
1、配置生成规则
您可以自定义构建规则或使用默认规则。各配置项详细说明：配置说明
2、使用步骤
① 选择类别，可支持三级类别（或四级类别）
② 选择一个类别后，该类别下的所有热搜词、飙升词、长尾词都会出现在右下角
③ 点击你需要的单词，这些单词会出现在左下角的表格中
您也可以点击左下角表格中的“自动选词”按钮，它会自动为您选词。选择后，您只需删除不需要的。
④ 也可以引用上面提到的各种关键词
⑤ 选择单词后，点击自动生成标题。生成一个合格的标题。
上面我们提到了标题的一些要求：
该工具完全满足这些要求。
⑥ 也可以批量生成标题
三、感情
我们团队前期试用了3天，感觉还不错，于是买了一年会员给团队成员使用。他们给我的反馈是，在新店前期快速配货的时候，用这个工具批量制作标题，然后上传产品，确实可以节省很多时间。
总之，如果你的店铺每天只需要上传一两件商品，那么就不需要使用任何工具，手动写标题也是一样的。
而如果你的店铺经常需要更新，使用这个工具批量生成title可以大大提高工作效率，时间就是金钱，希望这个工具对大家有所帮助。
四、教程
官方网站：
视频教程： 查看全部
一、关键词
1、系统关键词 - 来自选词专家
这类关键词来自全球速卖通后台业务人员的选词专家。所有类别关键词 大约有 500 万个。经过去重、翻译、侵权文字标注，可以放心使用。这些 关键词 每 2-3 周更新一次。
2、搜索联想词-在速卖通首页搜索联想
搜索关联词就是在速卖通搜索框中输入一个关键词，下面会自动关联相关热词。该工具内置了这个功能，可以搜索更多的相关词并显示搜索热度（这在前端搜索中是看不到的）。
3、直通车关键词-来到直通车关键词工具页面
直通车关键词是直通车页面根据搜索热度、竞争指数、竞价情况等对关键词的总结，工具可以直接带上采集，有2个用途：
4、custom关键词 - 来自自己的添加和导入
除了上面的关键词，还可以添加自己的关键词，生成标题的时候可以直接使用。
二、标题生成器
标题生成器根据一定的规则对选中的关键词进行排序、组合、去重和语义分析，生成一个或多个标题。
1、配置生成规则
您可以自定义构建规则或使用默认规则。各配置项详细说明：配置说明
2、使用步骤
① 选择类别，可支持三级类别（或四级类别）
② 选择一个类别后，该类别下的所有热搜词、飙升词、长尾词都会出现在右下角
③ 点击你需要的单词，这些单词会出现在左下角的表格中
您也可以点击左下角表格中的“自动选词”按钮，它会自动为您选词。选择后，您只需删除不需要的。
④ 也可以引用上面提到的各种关键词
⑤ 选择单词后，点击自动生成标题。生成一个合格的标题。
上面我们提到了标题的一些要求：
该工具完全满足这些要求。
⑥ 也可以批量生成标题
三、感情
我们团队前期试用了3天，感觉还不错，于是买了一年会员给团队成员使用。他们给我的反馈是，在新店前期快速配货的时候，用这个工具批量制作标题，然后上传产品，确实可以节省很多时间。
总之，如果你的店铺每天只需要上传一两件商品，那么就不需要使用任何工具，手动写标题也是一样的。
而如果你的店铺经常需要更新，使用这个工具批量生成title可以大大提高工作效率，时间就是金钱，希望这个工具对大家有所帮助。
四、教程
官方网站：
视频教程： 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(速卖通后台生意参谋里的类目关键词工具-)
一、关键词
1、系统关键词 - 来自选词专家
这类关键词来自全球速卖通后台业务人员的选词专家。所有类别关键词 大约有 500 万个。经过去重、翻译、侵权文字标注，可以放心使用。这些 关键词 每 2-3 周更新一次。
2、搜索联想词-在速卖通首页搜索联想
搜索关联词就是在速卖通搜索框中输入一个关键词，下面会自动关联相关热词。该工具内置了这个功能，可以搜索更多的相关词并显示搜索热度（这在前端搜索中是看不到的）。
3、直通车关键词-来到直通车关键词工具页面
直通车关键词是直通车页面根据搜索热度、竞争指数、竞价情况等对关键词的总结，工具可以直接带上采集，有2个用途：
4、custom关键词 - 来自自己的添加和导入
除了上面的关键词，还可以添加自己的关键词，生成标题的时候可以直接使用。
二、标题生成器
标题生成器根据一定的规则对选中的关键词进行排序、组合、去重和语义分析，生成一个或多个标题。
1、配置生成规则
您可以自定义构建规则或使用默认规则。各配置项详细说明：配置说明
2、使用步骤
① 选择类别，可支持三级类别（或四级类别）
② 选择一个类别后，该类别下的所有热搜词、飙升词、长尾词都会出现在右下角
③ 点击你需要的单词，这些单词会出现在左下角的表格中
您也可以点击左下角表格中的“自动选词”按钮，它会自动为您选词。选择后，您只需删除不需要的。
④ 也可以引用上面提到的各种关键词
⑤ 选择单词后，点击自动生成标题。生成一个合格的标题。
上面我们提到了标题的一些要求：
该工具完全满足这些要求。
⑥ 也可以批量生成标题
三、感情
我们团队前期试用了3天，感觉还不错，于是买了一年会员给团队成员使用。他们给我的反馈是，在新店前期快速配货的时候，用这个工具批量制作标题，然后上传产品，确实可以节省很多时间。
总之，如果你的店铺每天只需要上传一两件商品，那么就不需要使用任何工具，手动写标题也是一样的。
而如果你的店铺经常需要更新，使用这个工具批量生成title可以大大提高工作效率，时间就是金钱，希望这个工具对大家有所帮助。
四、教程
官方网站：
视频教程：
关键词自动采集生成内容系统(优采云站群软件V17.06.16更新的作用有哪些？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-02-07 00:19
关键词自动采集生成内容系统(优采云站群软件V17.06.16更新的作用有哪些？)
优采云站群管理系统是多任务系统，只需要输入关键词，即可采集到最新的相关内容，自动发布SEO到指定网站 站群管理系统，可24小时不间断维护数百个网站。
优采云站群管理系统可以根据设置的关键词自动抓取各大搜索引擎的相关搜索词和相关长尾词，然后根据设置抓取大量最新的关键词派生词。数据，彻底摒弃普通采集软件所需的繁琐规则定制，实现一键式采集一键发布。
优采云站群管理系统无需绑定电脑或IP，网站数量无限制，可24小时挂机采集维护，让站长轻松管理上百个网站。
软件独有的内容采集引擎，可以及时准确地采集互联网上的最新内容。内置文章伪原创功能，可以大大增加网站的收录，为站长带来更多流量！
优采云站群软件已经支持的核心功能：
无限添加域名，网站，中文站群采集，英文站群采集，指定网址采集，自定义发布界面，自定义生成原创文章，长尾关键词采集，相关图片采集，全球SEO链轮，文章自动加入内链，随机抽取内容为标题，交换不同内容段落，随机插入指定关键词，定时发布文章，自动内容伪原创，群参设置，群链接库互通，自动监听挂机采集发布，自动更新网站首页栏目内页为静态等。
优采云站群软件V17.06.16更新
1、修复之前独立子程序积累的所有bug，完善更详细的功能
2、增加子组参数自动切换功能
3、新增至尊版自定义题库功能
4、群发外链工具V170321入门版也可以用
5、修复英文采集
6、修复视频采集
7、仅当新标题或内容收录指定的域名时才会添加到数据库中
8、新增内容编辑器2，修复了之前无法编辑的文章用户
9、界面工具修复个别bug
10、完善其他细节功能 查看全部
优采云站群管理系统是多任务系统，只需要输入关键词，即可采集到最新的相关内容，自动发布SEO到指定网站 站群管理系统，可24小时不间断维护数百个网站。
优采云站群管理系统可以根据设置的关键词自动抓取各大搜索引擎的相关搜索词和相关长尾词，然后根据设置抓取大量最新的关键词派生词。数据，彻底摒弃普通采集软件所需的繁琐规则定制，实现一键式采集一键发布。
优采云站群管理系统无需绑定电脑或IP，网站数量无限制，可24小时挂机采集维护，让站长轻松管理上百个网站。
软件独有的内容采集引擎，可以及时准确地采集互联网上的最新内容。内置文章伪原创功能，可以大大增加网站的收录，为站长带来更多流量！
优采云站群软件已经支持的核心功能：
无限添加域名，网站，中文站群采集，英文站群采集，指定网址采集，自定义发布界面，自定义生成原创文章，长尾关键词采集，相关图片采集，全球SEO链轮，文章自动加入内链，随机抽取内容为标题，交换不同内容段落，随机插入指定关键词，定时发布文章，自动内容伪原创，群参设置，群链接库互通，自动监听挂机采集发布，自动更新网站首页栏目内页为静态等。
优采云站群软件V17.06.16更新
1、修复之前独立子程序积累的所有bug，完善更详细的功能
2、增加子组参数自动切换功能
3、新增至尊版自定义题库功能
4、群发外链工具V170321入门版也可以用
5、修复英文采集
6、修复视频采集
7、仅当新标题或内容收录指定的域名时才会添加到数据库中
8、新增内容编辑器2，修复了之前无法编辑的文章用户
9、界面工具修复个别bug
10、完善其他细节功能 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(优采云站群软件V17.06.16更新的作用有哪些？)
优采云站群管理系统是多任务系统，只需要输入关键词，即可采集到最新的相关内容，自动发布SEO到指定网站 站群管理系统，可24小时不间断维护数百个网站。
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优采云站群管理系统无需绑定电脑或IP，网站数量无限制，可24小时挂机采集维护，让站长轻松管理上百个网站。
软件独有的内容采集引擎，可以及时准确地采集互联网上的最新内容。内置文章伪原创功能，可以大大增加网站的收录，为站长带来更多流量！
优采云站群软件已经支持的核心功能：
无限添加域名，网站，中文站群采集，英文站群采集，指定网址采集，自定义发布界面，自定义生成原创文章，长尾关键词采集，相关图片采集，全球SEO链轮，文章自动加入内链，随机抽取内容为标题，交换不同内容段落，随机插入指定关键词，定时发布文章，自动内容伪原创，群参设置，群链接库互通，自动监听挂机采集发布，自动更新网站首页栏目内页为静态等。
优采云站群软件V17.06.16更新
1、修复之前独立子程序积累的所有bug，完善更详细的功能
2、增加子组参数自动切换功能
3、新增至尊版自定义题库功能
4、群发外链工具V170321入门版也可以用
5、修复英文采集
6、修复视频采集
7、仅当新标题或内容收录指定的域名时才会添加到数据库中
8、新增内容编辑器2，修复了之前无法编辑的文章用户
9、界面工具修复个别bug
10、完善其他细节功能
关键词自动采集生成内容系统( python自动采集入库自动生成tag的方法是什么文章)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 226 次浏览 • 2022-02-03 13:12
关键词自动采集生成内容系统(
python自动采集入库自动生成tag的方法是什么文章)
Python自动采集入库
总结：本脚本可用于采集百度股评实现自动更新功能，使用phpcms。. .
dedecms自动生成标签的方法是什么
文章后台：由于织梦dedecms无法自动生成标签，所以系统后台TAG标签管理生成的标签实际上是复制关键字，然后插入到标签中。所以如果我们想自动生成一个标签，我们需要将关键字的值赋给这个标签
dedecms如何自动生成标签
本站建站服务器文章与大家分享dedecms如何自动生成标签的内容。小编觉得很实用，所以分享给大家作为参考，也跟着小编一起来看看吧。
SEO自动化之一是标签和内容页面关联的自动化
当网站的数据越来越大，你会发现改变网站越来越无能为力，越来越难，越来越吓人。同时，做出改变也需要越来越多的人力。这时候就需要电脑来处理了。做自动化SEO是最省力的SEO。
何时使用标签进行 SEO
SEOer 在使用标签优化甚至垃圾邮件方面有着悠久的历史。但是使用标签来优化网站真的那么容易吗？
使用 GatherPlatform采集 的大型新闻语料库
GatherPlatform数据采集平台是一套基于Webmagic内核的数据采集平台，具有Web任务配置和任务管理界面，是一个轻量级的搜索引擎系统。根据配置的模板对采集的数据进行数据采集的功能包括：提取关键词、提取摘要、提取实体词而不配置采集@ > 模板在自动检测网页正文的情况下，自动提取文章发布时间动态字段提取和静态字段植入
【SEO基础】带你了解TAG的基本介绍和用法
SEO大家可能都懂，但不一定是TAG标签，所以先说一下TAG的概念。一般来说，TAG标签是一种自定义，比分类更准确、更具体，可以概括主要内容的文章关键词，
老Y文章管理系统采集自动伪原创说明
作为垃圾站站长，最有希望的是网站可以自动采集，自动完成伪原创，然后自动收钱，这真是世上最幸福的事， 呵呵 。自动采集 和自动收款将不讨论。今天给大家介绍一下如何使用旧的Y文章管理系统采集自动补全伪原创的方法。旧的Y文章管理系统使用简单方便，虽然功能不如
分析TAG标签在SEO优化中的作用
我一直认为TAG标签在SEO中的作用不是很大。相信很多同事朋友也有这样的困惑。有些人甚至忽略了 TAG 标签的这一方面。当然，这对排名有什么影响并不明显。也有很多人问我TAG标签的具体应用是什么。让我们研究一下。
为什么使用标签来促进 SEO 优化
Tag 标签是我们自己定义的一种 关键词 标签。Tag 标签在网站SEO优化中扮演着重要的角色。它比类别更准确和具体。基本上，一个Tag标签只是文章的主要内容可以概括。也是因为
什么是标签页？如何优化标签页？
什么是标签页？如何优化标签页？标签页是很常用的，如果用得好，SEO效果会很好，但是很多网站标签页使用不当，甚至可能产生负面影响，所以这是一个很好的问题。但是这个问题
为用户体验和 SEO 编写标签
本文没有高深的知识，很多朋友对TAG都有很好的了解。之所以写出这样一个“有利于用户体验和SEO的TAG写法”，是因为有些朋友对TAG的理解和使用非常差，所以KYW总结了一些规则，仅供参考。
一个纯采集网站站长的SEO，采集，运维经验总结
我是一个纯粹的采集网站站长，下面的总结有的是关于SEO的，有的是关于采集和运维的，都是非常基础的个人观点，仅供分享，请明辨是非，实践出真知。
文章采集的伪原创如何在SEO优化中
为了更好的优化SEO，我们通常需要定期发送文章，很多编辑都会有采集文章和伪原创的过程，处理的方法就很多了互联网，今天我们来聊一聊文章采集在SEO优化伪原创中的作用。
如何设置标签更有利于SEO
那么如何设置标签更有利于SEO呢？实际上，标签标签具有三大功能。一是提升用户体验和PV点击率；二是增加内链，有利于网页权重的相互传递；三、增加百度收录，提升关键词的排名 查看全部
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什么是标签页？如何优化标签页？
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本文没有高深的知识，很多朋友对TAG都有很好的了解。之所以写出这样一个“有利于用户体验和SEO的TAG写法”，是因为有些朋友对TAG的理解和使用非常差，所以KYW总结了一些规则，仅供参考。
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关键词自动采集生成内容系统( 常规优化关键词查找繁琐，如何把单个客户的需求最大化？ )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-02-02 18:15
关键词自动采集生成内容系统(
常规优化关键词查找繁琐，如何把单个客户的需求最大化？
)
常规优化关键词搜索繁琐，SEO工作量大，优化时间慢，用户查询无法独立操作，自查询加词，没有良好的用户体验。想象一下，一个客户可以优化 10 个单词，但客户并不知道他想要优化的所有单词。如何最大化单个客户的需求？现在我司针对关键词的优化开发了“SEO每日计费系统”，可以帮助seoer提升业绩。
SEO每日计费系统由【企业统帅】团队开发，帮助SEOer和用户快速找到网站中可以优化的关键词，并自动计算优化关键词。可能的流量情况，根据SEOer的设置，一键自动报价。支持独立招募代理，对注册会员给予优惠。独特的操作方式：一键操作一键查找网站全部排名关键词（百度PC、百度手机、360PC）一键导出网站全部排名关键词一键添加所有关键词进行排名优化 一键生成网站100个值得优化的词图并发送给客户。所有数据支持一键导出，方便您对自己的数据进行保护和统计丰富的个性化设置您可以绑定自己的域名到网站设置TDK，设置联系方式允许设置广告位，设置查询界面显示水印，全面支持自定义价格，根据不同的搜索引擎、不同的索引、不同的会员等级显示不同的价格。你完全可以选择自己优化关键词，自己优化，或者让我们优化关键词用户上架关键词、下架关键词、重新上架< @关键词，删除关键词会被记录，不会漏掉任何用户的动作。支持控制关键词优化天数，达到设定天数后下架支持为会员设置不同级别，不同级别会员享受不同价格支持设置支付宝支付，允许用户在线充值支持通过您的域名搜索记录< @网站，以及挖掘潜在需求的搜索次数。支持后台创建会员，一键登录会员后台，帮助会员操作。支持后台添加和修改成员和关键词唯一关键词管理关键词过滤 支持后台创建会员，一键登录会员后台，帮助会员操作。支持后台添加和修改成员和关键词唯一关键词管理关键词过滤 支持后台创建会员，一键登录会员后台，帮助会员操作。支持后台添加和修改成员和关键词唯一关键词管理关键词过滤
可以多维度过滤关键词
关键词管理支持一键导出、批量上传下载、查询关键词30个历史数据表查看优化天数和到达首页天数
如果未达到指定的优化天数，则无法下架
支持查看所有历史数据
关键词排名
每天都会记录所有 关键词 合规性，并为每个 关键词 生成日志
独特玩法介绍：招募特工
您可以招募自己的经纪人
支持后台添加、修改、禁用、删除代理
会员折扣
后台可以给每个会员打折。
让会员成为你，扩大用户，成为你的代理人，给会员打折。
采集潜在客户
代理可以在自己的后台单独查看用户的搜索数据。用户既然在搜索，肯定会有一定的需求。沿着客户留下的路线积极主动。
用户的关键词行为
每个 关键词 用户的行为都会被记录下来，这样您就可以在不通过我们的计费系统的情况下深入了解每个用户的行为。
一键生成报表
附件系统可以一键生成查询域名的图片。
网站数据
根据网站关键词流量增长分布生成条形图和饼图
根据 网站 流量的预计增长生成折线图词云
生成100词的词云报告
4.资料下载
你可以下载所有的单词
5.底部图片和二维码可以换成自己的
独特优势：非常高的用户信任度
因为它支持用户在线查询网站，所以客户网站的所有关键词查询结果都可以在几秒内得到。
用户将自行查看关键词的排名。检查后，他们会更加确信，他们的意图也会更高。他们将在 1-2 天内下订单。
用户优化数据更多
很多用户原本只有一个词要优化，但看到网站的数据后，就开始增加预算，优化更多的词。
查看全部
常规优化关键词查找繁琐，如何把单个客户的需求最大化？
)
常规优化关键词搜索繁琐，SEO工作量大，优化时间慢，用户查询无法独立操作，自查询加词，没有良好的用户体验。想象一下，一个客户可以优化 10 个单词，但客户并不知道他想要优化的所有单词。如何最大化单个客户的需求？现在我司针对关键词的优化开发了“SEO每日计费系统”，可以帮助seoer提升业绩。
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独特优势：非常高的用户信任度
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关键词自动采集生成内容系统(SEO文案撰写：鼓励内容创作者有效地定位负责内容)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-01-27 03:20
关键词自动采集生成内容系统(SEO文案撰写：鼓励内容创作者有效地定位负责内容)
自动生成内容的大规模分发系统或系统面临一些特殊挑战。如果每天创建数百个页面，那么对每个页面进行独立的 关键词 研究是不切实际的，这使得页面优化成为一个有趣的挑战。
在这种情况下，重点转向为每个页面生成唯一的页面标题、<h1> 标题和页面内容。关键问题是教育作家使用非常规的页面和正文标题。更高级的团队可以通过进一步培训手稿作者使用 关键词 研究工具来进一步完善流程。
对于自动生成的素材（例如通过大文本数据挖掘算法），关键是自动提取文章短描述（少于70个字符），并使其兼容网站和Web不同的方法在其他地方生成的其他标题上。
SEO文案：鼓励内容创作者有效定位关键词
通常，负责内容创建的不是 SEO 专业人士。内容创作者往往意识不到关键词定义的重要性，因此有效的关键词定位培训对于大型网站和大型创作者团队尤为重要。
以下是创作者必须知道的 SEO 文案的主要部分：
搜索引擎将用户的搜索查询与您网页上的 关键词 相匹配。如果搜索词组没有出现在您的页面上，则该页面很可能不会在该搜索词组中排名靠前。
用户在搜索时可以选择无穷无尽的搜索短语，但有些短语的使用频率远高于其他短语。
在您的内容中使用更流行的短语是 SEO 成功不可或缺的。
标题标签是页面上最重要的元素。接下来是第一级正文标题 (<h1>)，然后是内容正文。
工具（在第 5 章中概述）可用于研究和识别最有趣的搜索短语。
如果你掌握了这5点，你就可以要求内容创作者稳步执行SEO。下一个关键要素是训练他们选择正确的 关键词。
这可能包括教他们使用第 5 章中介绍的 关键词 研究工具，或者让 网站 SEO 完成研究并将结果 关键词 提供给文案。
向内容创作者重申的最重要因素是内容质量和用户体验仍然是第一位的。然后，明智地确保在内容的每个部分中正确使用了正确的 关键词，从而将搜索引擎流量吸引到您的 网站。如果优先级颠倒，可能会导致 关键词 堆叠或其他垃圾问题。
长尾 关键词 定位
如第 5 章所述，低搜索量 关键词 占总搜索量的 70%，而更明显的高搜索量 关键词 仅占总搜索量的 30%。
例如，如果您运行一个针对“纽约披萨”和“纽约披萨外卖”的 网站，您可能会惊讶地看到每天都有成千上万的单次搜索，例如“57th Street”和“披萨外卖”在第 7 街的拐角处”或“曼哈顿最好的意大利辣香肠披萨”，如果结合起来，这样的搜索实际上提供的流量远远超过您研究的热门 关键词。这个概念被称为搜索长尾。
针对长尾是 SEO 结合艺术和科学的另一个方面。在图 6-22 中，您可能不想为披萨面团、银鱼披萨或克罗地亚披萨的历史制作一个完整的网页。你可以从这些词中获得流量，但不可能转化为披萨订单。
寻找可扩展的方法来捕获长尾 关键词 是一个复杂的主题。您可能有一个在 NYC 订购披萨的页面，其标题和 <h1> 标题（例如，“在这里订购 NYC 披萨”），以及一个电话号码和一个订购披萨的表格，但没有其他内容。如果这就是你所拥有的，那么该页面就无法有效地竞争长尾搜索词的排名。理想情况下，该页面应收录有关纽约流行的比萨饼类型、使用的成分以及其他可能吸引长尾搜索流量的内容。
如果您在圣何塞也有订购比萨饼的页面，则情况会更加复杂。您绝对不希望 San Jose 页面上的内容与 New York 页面上的内容相同。这会使您面临重复内容问题（在 6. 第 7 节中介绍）或前面讨论的 关键词 自我竞争问题的风险。
为了获得最大的成功，请找到为两个页面生成不同内容的方法，最好根据不同页面的受众的特定需求进行定制。圣何塞的披萨偏好可能与纽约人不同。当然，这两个地方的地理信息也不同，因此在每个页面上收录来自关键位置的行车路线也是一个好主意。
如果你在 100 个城市有一家披萨连锁店，那么这项工作就会变得非常复杂。关键还是要满足用户的不同需求，利用你对搜索引擎需求和搜索者行为的了解来获取这些长尾流量。
原创作品来自烟雨，禁止转载：烟雨黑帽SEO » 黑帽SEO系统cms以及如何选择自动生成的大量内容关键词？ 查看全部
自动生成内容的大规模分发系统或系统面临一些特殊挑战。如果每天创建数百个页面，那么对每个页面进行独立的 关键词 研究是不切实际的，这使得页面优化成为一个有趣的挑战。
在这种情况下，重点转向为每个页面生成唯一的页面标题、<h1> 标题和页面内容。关键问题是教育作家使用非常规的页面和正文标题。更高级的团队可以通过进一步培训手稿作者使用 关键词 研究工具来进一步完善流程。
对于自动生成的素材（例如通过大文本数据挖掘算法），关键是自动提取文章短描述（少于70个字符），并使其兼容网站和Web不同的方法在其他地方生成的其他标题上。
SEO文案：鼓励内容创作者有效定位关键词
通常，负责内容创建的不是 SEO 专业人士。内容创作者往往意识不到关键词定义的重要性，因此有效的关键词定位培训对于大型网站和大型创作者团队尤为重要。
以下是创作者必须知道的 SEO 文案的主要部分：
搜索引擎将用户的搜索查询与您网页上的 关键词 相匹配。如果搜索词组没有出现在您的页面上，则该页面很可能不会在该搜索词组中排名靠前。
用户在搜索时可以选择无穷无尽的搜索短语，但有些短语的使用频率远高于其他短语。
在您的内容中使用更流行的短语是 SEO 成功不可或缺的。
标题标签是页面上最重要的元素。接下来是第一级正文标题 (<h1>)，然后是内容正文。
工具（在第 5 章中概述）可用于研究和识别最有趣的搜索短语。
如果你掌握了这5点，你就可以要求内容创作者稳步执行SEO。下一个关键要素是训练他们选择正确的 关键词。
这可能包括教他们使用第 5 章中介绍的 关键词 研究工具，或者让 网站 SEO 完成研究并将结果 关键词 提供给文案。
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长尾 关键词 定位
如第 5 章所述，低搜索量 关键词 占总搜索量的 70%，而更明显的高搜索量 关键词 仅占总搜索量的 30%。
例如，如果您运行一个针对“纽约披萨”和“纽约披萨外卖”的 网站，您可能会惊讶地看到每天都有成千上万的单次搜索，例如“57th Street”和“披萨外卖”在第 7 街的拐角处”或“曼哈顿最好的意大利辣香肠披萨”，如果结合起来，这样的搜索实际上提供的流量远远超过您研究的热门 关键词。这个概念被称为搜索长尾。
针对长尾是 SEO 结合艺术和科学的另一个方面。在图 6-22 中，您可能不想为披萨面团、银鱼披萨或克罗地亚披萨的历史制作一个完整的网页。你可以从这些词中获得流量，但不可能转化为披萨订单。
寻找可扩展的方法来捕获长尾 关键词 是一个复杂的主题。您可能有一个在 NYC 订购披萨的页面，其标题和 <h1> 标题（例如，“在这里订购 NYC 披萨”），以及一个电话号码和一个订购披萨的表格，但没有其他内容。如果这就是你所拥有的，那么该页面就无法有效地竞争长尾搜索词的排名。理想情况下，该页面应收录有关纽约流行的比萨饼类型、使用的成分以及其他可能吸引长尾搜索流量的内容。
如果您在圣何塞也有订购比萨饼的页面，则情况会更加复杂。您绝对不希望 San Jose 页面上的内容与 New York 页面上的内容相同。这会使您面临重复内容问题（在 6. 第 7 节中介绍）或前面讨论的 关键词 自我竞争问题的风险。
为了获得最大的成功，请找到为两个页面生成不同内容的方法，最好根据不同页面的受众的特定需求进行定制。圣何塞的披萨偏好可能与纽约人不同。当然，这两个地方的地理信息也不同，因此在每个页面上收录来自关键位置的行车路线也是一个好主意。
如果你在 100 个城市有一家披萨连锁店，那么这项工作就会变得非常复杂。关键还是要满足用户的不同需求，利用你对搜索引擎需求和搜索者行为的了解来获取这些长尾流量。
原创作品来自烟雨，禁止转载：烟雨黑帽SEO » 黑帽SEO系统cms以及如何选择自动生成的大量内容关键词？ 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(SEO文案撰写：鼓励内容创作者有效地定位负责内容)
自动生成内容的大规模分发系统或系统面临一些特殊挑战。如果每天创建数百个页面，那么对每个页面进行独立的 关键词 研究是不切实际的，这使得页面优化成为一个有趣的挑战。
在这种情况下，重点转向为每个页面生成唯一的页面标题、<h1> 标题和页面内容。关键问题是教育作家使用非常规的页面和正文标题。更高级的团队可以通过进一步培训手稿作者使用 关键词 研究工具来进一步完善流程。
对于自动生成的素材（例如通过大文本数据挖掘算法），关键是自动提取文章短描述（少于70个字符），并使其兼容网站和Web不同的方法在其他地方生成的其他标题上。
SEO文案：鼓励内容创作者有效定位关键词
通常，负责内容创建的不是 SEO 专业人士。内容创作者往往意识不到关键词定义的重要性，因此有效的关键词定位培训对于大型网站和大型创作者团队尤为重要。
以下是创作者必须知道的 SEO 文案的主要部分：
搜索引擎将用户的搜索查询与您网页上的 关键词 相匹配。如果搜索词组没有出现在您的页面上，则该页面很可能不会在该搜索词组中排名靠前。
用户在搜索时可以选择无穷无尽的搜索短语，但有些短语的使用频率远高于其他短语。
在您的内容中使用更流行的短语是 SEO 成功不可或缺的。
标题标签是页面上最重要的元素。接下来是第一级正文标题 (<h1>)，然后是内容正文。
工具（在第 5 章中概述）可用于研究和识别最有趣的搜索短语。
如果你掌握了这5点，你就可以要求内容创作者稳步执行SEO。下一个关键要素是训练他们选择正确的 关键词。
这可能包括教他们使用第 5 章中介绍的 关键词 研究工具，或者让 网站 SEO 完成研究并将结果 关键词 提供给文案。
向内容创作者重申的最重要因素是内容质量和用户体验仍然是第一位的。然后，明智地确保在内容的每个部分中正确使用了正确的 关键词，从而将搜索引擎流量吸引到您的 网站。如果优先级颠倒，可能会导致 关键词 堆叠或其他垃圾问题。
长尾 关键词 定位
如第 5 章所述，低搜索量 关键词 占总搜索量的 70%，而更明显的高搜索量 关键词 仅占总搜索量的 30%。
例如，如果您运行一个针对“纽约披萨”和“纽约披萨外卖”的 网站，您可能会惊讶地看到每天都有成千上万的单次搜索，例如“57th Street”和“披萨外卖”在第 7 街的拐角处”或“曼哈顿最好的意大利辣香肠披萨”，如果结合起来，这样的搜索实际上提供的流量远远超过您研究的热门 关键词。这个概念被称为搜索长尾。
针对长尾是 SEO 结合艺术和科学的另一个方面。在图 6-22 中，您可能不想为披萨面团、银鱼披萨或克罗地亚披萨的历史制作一个完整的网页。你可以从这些词中获得流量，但不可能转化为披萨订单。
https://www.heimaoseo.net/wp-c ... 6.png 300w" />寻找可扩展的方法来捕获长尾 关键词 是一个复杂的主题。您可能有一个在 NYC 订购披萨的页面，其标题和 <h1> 标题（例如，“在这里订购 NYC 披萨”），以及一个电话号码和一个订购披萨的表格，但没有其他内容。如果这就是你所拥有的，那么该页面就无法有效地竞争长尾搜索词的排名。理想情况下，该页面应收录有关纽约流行的比萨饼类型、使用的成分以及其他可能吸引长尾搜索流量的内容。
如果您在圣何塞也有订购比萨饼的页面，则情况会更加复杂。您绝对不希望 San Jose 页面上的内容与 New York 页面上的内容相同。这会使您面临重复内容问题（在 6. 第 7 节中介绍）或前面讨论的 关键词 自我竞争问题的风险。
为了获得最大的成功，请找到为两个页面生成不同内容的方法，最好根据不同页面的受众的特定需求进行定制。圣何塞的披萨偏好可能与纽约人不同。当然，这两个地方的地理信息也不同，因此在每个页面上收录来自关键位置的行车路线也是一个好主意。
如果你在 100 个城市有一家披萨连锁店，那么这项工作就会变得非常复杂。关键还是要满足用户的不同需求，利用你对搜索引擎需求和搜索者行为的了解来获取这些长尾流量。
原创作品来自烟雨，禁止转载：烟雨黑帽SEO » 黑帽SEO系统cms以及如何选择自动生成的大量内容关键词？
关键词自动采集生成内容系统(京东搜索为例案例规则+操作步骤注意事项及解决办法！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 148 次浏览 • 2022-01-25 17:05
关键词自动采集生成内容系统(京东搜索为例案例规则+操作步骤注意事项及解决办法！)
一、操作步骤
如果网页上有搜索框，但是搜索结果页面没有独立的URL，想要采集搜索结果，直接套用规则是不可能采集的。您必须首先执行连续操作（输入 + 单击）才能实现此目的。自动输入 关键词 并在 采集 数据之前搜索。下面以京东搜索为例演示自动搜索采集，操作步骤如下：
二、案例规则+操作步骤
注意：在这种情况下，京东搜索有独立的URL。对于具有独立 URL 的页面，最简单的方法是构造每个 关键词 的搜索 URL，然后将线索 URL 导入规则中，可以批量 关键词 @采集，而不是设置一个连续动作
第一步：定义一级规则
1.1 打开Jisouke网络爬虫，输入网址回车，加载网页后点击“定义规则”按钮，会看到一个浮动窗口，叫做工作台，在上面定义规则;
注意：这里的截图和文字说明是Jisoke网络爬虫版本。如果你安装的是火狐插件版，那么就没有“定义规则”按钮，但是你应该运行MS Moujiu
1.2 在工作台中输入一级规则的主题名称，然后点击“检查重复项”，会提示“此名称可以使用”或“此名称已被占用，可编辑：是”，您可以使用此主题名称，否则请重命名。
1.3 这一层的规则主要是设置连续动作，所以排序框可以随意抓取一条信息，用来判断是否为爬虫执行采集。双击网页信息，输入标签名称，勾选确认，然后勾选关键内容，输入第一个标注的排序框名称，完成标注映射。
温馨提示：为了准确定位网页信息，点击定义规则会冻结整个网页，不能跳转到网页链接。再次单击定义规则，返回正常网页模式。
第 2 步：定义连续动作
单击工作台的“Continuous Action”选项卡，然后单击“新建”按钮以创建新的操作。每个动作的设置方法都是一样的。基本操作如下：
2.1，输入目标主题名称
这里的目标主题名称是填写二级主题名称，点击“谁在使用”查看目标主题名称是否可用，如果已经被占用，只需更改主题名称
2.2、创建第一个动作：回车
创建一个新动作并选择动作类型作为输入。
2.２.1、填写定位表达式
先用鼠标点击输入框，定位到输入框的节点，然后点击“Auto Generate XPath”按钮，可以选择“Preference id”或者“Preference class”，就可以得到输入框的xpath表达式，然后点击“搜索”按钮，检查xpath能否唯一定位输入框，如果没有问题，将xpath复制到定位表达式框。
注意：定位表达式中的xpath是锁定action对象的整个有效操作范围，具体是指鼠标可以点击或输入成功的网页模块，不要定位底部的text()节点。
2.2.2，输入关键词
输入关键词填写你要搜索的关键词，可以输入一个关键词，可以输入多个关键词，输入多个关键词加双分号;;分隔每个关键词，免费版只支持关键词5以内，旗舰版可以使用连发弹匣功能，支持关键词10000以内
2.2.3、输入动作名称
告诉自己这一步是做什么用的，以便以后修改。
2.3、创建第二个动作：点击
参考2.2的操作，创建第二个action，选择类型为click，定位到搜索按钮，然后自动生成一个xpath，检查是否锁定到唯一节点。如果没有问题，只需填写定位表达式即可。
2.4、保存规则
点击“保存规则”按钮保存完成的一级规则
第三步：定义二级规则
3.1、新建规则
创建二级规则，点击“定义规则”返回普通网页模式，输入关键词搜索结果，再次点击“定义规则”切换到规则制定模式，点击左上角“规则”菜单->“新建”，输入主题名称，其中主题名称为一级规则连续动作填写的目标主题名称。
3.2、标记你要的信息采集
3.2.1、在网页上标记你想要的信息采集，这里是标记产品名称和价格，因为标记只对文本信息有效，链接到商品详情是一个属性节点@href，所以，不能在链接上做这么直观的标注，而是做内容映射，具体见下面操作。
3.2.2、点击产品名称，定位到A标签下方的DOM节点，展开A标签下的属性节点，可以找到代表URL的@href节点，右键节点，选择“新建”“爬取内容”，输入一个名称，一般给爬取的内容取一个与地址相关的名称，如“下级URL”，或“下级链接”等。然后在工作台上，我看到这个抓取的内容是可用的。如果还想进入商品详情页面采集，则需要查看下属线索对该抓取的内容进行分层抓取。
3.2.3、设置“Key Content”选项，以便爬虫判断采集规则是否合适。在排序框中，选择网页上一定要找到的标签，勾选“关键内容”。这里选择“名称”作为“关键内容”。
3.2.4、如果前面只标记一个产品，也可以获得一个产品信息。如果你想采集一整页的每一个产品，你可以做一个例子复制，如果你不明白，请参考基础教程“采集列出数据”
3.3、设置翻页路线
在爬虫路由中设置翻页，这里是标记线索，不明白的可以参考基础教程《设置翻页采集》
3.4、保存规则
单击“测试”以检查信息的完整性。如果不完整，重新标注可以覆盖之前的内容。确认没有问题后，点击“保存规则”。
第 4 步：获取数据
4.1、连续动作是连续执行的，所以只要运行一级主题，二级主题就不需要运行。打开DS计数器，搜索一级主题名称，点击“单次搜索”或“采集”，可以看到浏览器窗口会自动输入关键词进行搜索，然后是二级主题将被称为自动 采集 搜索结果。
4.2，一级主题没有采集到有意义的信息，所以我们只看二级主题的文件夹就可以看到采集的搜索结果数据，搜索结果4.@关键词默认记录在xml文件的actionvalue字段中，以便一一匹配。 查看全部
一、操作步骤
如果网页上有搜索框，但是搜索结果页面没有独立的URL，想要采集搜索结果，直接套用规则是不可能采集的。您必须首先执行连续操作（输入 + 单击）才能实现此目的。自动输入 关键词 并在 采集 数据之前搜索。下面以京东搜索为例演示自动搜索采集，操作步骤如下：
二、案例规则+操作步骤
注意：在这种情况下，京东搜索有独立的URL。对于具有独立 URL 的页面，最简单的方法是构造每个 关键词 的搜索 URL，然后将线索 URL 导入规则中，可以批量 关键词 @采集，而不是设置一个连续动作
第一步：定义一级规则
1.1 打开Jisouke网络爬虫，输入网址回车，加载网页后点击“定义规则”按钮，会看到一个浮动窗口，叫做工作台，在上面定义规则;
注意：这里的截图和文字说明是Jisoke网络爬虫版本。如果你安装的是火狐插件版，那么就没有“定义规则”按钮，但是你应该运行MS Moujiu
1.2 在工作台中输入一级规则的主题名称，然后点击“检查重复项”，会提示“此名称可以使用”或“此名称已被占用，可编辑：是”，您可以使用此主题名称，否则请重命名。
1.3 这一层的规则主要是设置连续动作，所以排序框可以随意抓取一条信息，用来判断是否为爬虫执行采集。双击网页信息，输入标签名称，勾选确认，然后勾选关键内容，输入第一个标注的排序框名称，完成标注映射。
温馨提示：为了准确定位网页信息，点击定义规则会冻结整个网页，不能跳转到网页链接。再次单击定义规则，返回正常网页模式。
第 2 步：定义连续动作
单击工作台的“Continuous Action”选项卡，然后单击“新建”按钮以创建新的操作。每个动作的设置方法都是一样的。基本操作如下：
2.1，输入目标主题名称
这里的目标主题名称是填写二级主题名称，点击“谁在使用”查看目标主题名称是否可用，如果已经被占用，只需更改主题名称
2.2、创建第一个动作：回车
创建一个新动作并选择动作类型作为输入。
2.２.1、填写定位表达式
先用鼠标点击输入框，定位到输入框的节点，然后点击“Auto Generate XPath”按钮，可以选择“Preference id”或者“Preference class”，就可以得到输入框的xpath表达式，然后点击“搜索”按钮，检查xpath能否唯一定位输入框，如果没有问题，将xpath复制到定位表达式框。
注意：定位表达式中的xpath是锁定action对象的整个有效操作范围，具体是指鼠标可以点击或输入成功的网页模块，不要定位底部的text()节点。
2.2.2，输入关键词
输入关键词填写你要搜索的关键词，可以输入一个关键词，可以输入多个关键词，输入多个关键词加双分号;;分隔每个关键词，免费版只支持关键词5以内，旗舰版可以使用连发弹匣功能，支持关键词10000以内
2.2.3、输入动作名称
告诉自己这一步是做什么用的，以便以后修改。
2.3、创建第二个动作：点击
参考2.2的操作，创建第二个action，选择类型为click，定位到搜索按钮，然后自动生成一个xpath，检查是否锁定到唯一节点。如果没有问题，只需填写定位表达式即可。
2.4、保存规则
点击“保存规则”按钮保存完成的一级规则
第三步：定义二级规则
3.1、新建规则
创建二级规则，点击“定义规则”返回普通网页模式，输入关键词搜索结果，再次点击“定义规则”切换到规则制定模式，点击左上角“规则”菜单->“新建”，输入主题名称，其中主题名称为一级规则连续动作填写的目标主题名称。
3.2、标记你要的信息采集
3.2.1、在网页上标记你想要的信息采集，这里是标记产品名称和价格，因为标记只对文本信息有效，链接到商品详情是一个属性节点@href，所以，不能在链接上做这么直观的标注，而是做内容映射，具体见下面操作。
3.2.2、点击产品名称，定位到A标签下方的DOM节点，展开A标签下的属性节点，可以找到代表URL的@href节点，右键节点，选择“新建”“爬取内容”，输入一个名称，一般给爬取的内容取一个与地址相关的名称，如“下级URL”，或“下级链接”等。然后在工作台上，我看到这个抓取的内容是可用的。如果还想进入商品详情页面采集，则需要查看下属线索对该抓取的内容进行分层抓取。
3.2.3、设置“Key Content”选项，以便爬虫判断采集规则是否合适。在排序框中，选择网页上一定要找到的标签，勾选“关键内容”。这里选择“名称”作为“关键内容”。
3.2.4、如果前面只标记一个产品，也可以获得一个产品信息。如果你想采集一整页的每一个产品，你可以做一个例子复制，如果你不明白，请参考基础教程“采集列出数据”
3.3、设置翻页路线
在爬虫路由中设置翻页，这里是标记线索，不明白的可以参考基础教程《设置翻页采集》
3.4、保存规则
单击“测试”以检查信息的完整性。如果不完整，重新标注可以覆盖之前的内容。确认没有问题后，点击“保存规则”。
第 4 步：获取数据
4.1、连续动作是连续执行的，所以只要运行一级主题，二级主题就不需要运行。打开DS计数器，搜索一级主题名称，点击“单次搜索”或“采集”，可以看到浏览器窗口会自动输入关键词进行搜索，然后是二级主题将被称为自动 采集 搜索结果。
4.2，一级主题没有采集到有意义的信息，所以我们只看二级主题的文件夹就可以看到采集的搜索结果数据，搜索结果4.@关键词默认记录在xml文件的actionvalue字段中，以便一一匹配。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(京东搜索为例案例规则+操作步骤注意事项及解决办法！)
一、操作步骤
如果网页上有搜索框，但是搜索结果页面没有独立的URL，想要采集搜索结果，直接套用规则是不可能采集的。您必须首先执行连续操作（输入 + 单击）才能实现此目的。自动输入 关键词 并在 采集 数据之前搜索。下面以京东搜索为例演示自动搜索采集，操作步骤如下：
二、案例规则+操作步骤
注意：在这种情况下，京东搜索有独立的URL。对于具有独立 URL 的页面，最简单的方法是构造每个 关键词 的搜索 URL，然后将线索 URL 导入规则中，可以批量 关键词 @采集，而不是设置一个连续动作
第一步：定义一级规则
1.1 打开Jisouke网络爬虫，输入网址回车，加载网页后点击“定义规则”按钮，会看到一个浮动窗口，叫做工作台，在上面定义规则;
注意：这里的截图和文字说明是Jisoke网络爬虫版本。如果你安装的是火狐插件版，那么就没有“定义规则”按钮，但是你应该运行MS Moujiu
1.2 在工作台中输入一级规则的主题名称，然后点击“检查重复项”，会提示“此名称可以使用”或“此名称已被占用，可编辑：是”，您可以使用此主题名称，否则请重命名。
1.3 这一层的规则主要是设置连续动作，所以排序框可以随意抓取一条信息，用来判断是否为爬虫执行采集。双击网页信息，输入标签名称，勾选确认，然后勾选关键内容，输入第一个标注的排序框名称，完成标注映射。
温馨提示：为了准确定位网页信息，点击定义规则会冻结整个网页，不能跳转到网页链接。再次单击定义规则，返回正常网页模式。
第 2 步：定义连续动作
单击工作台的“Continuous Action”选项卡，然后单击“新建”按钮以创建新的操作。每个动作的设置方法都是一样的。基本操作如下：
2.1，输入目标主题名称
这里的目标主题名称是填写二级主题名称，点击“谁在使用”查看目标主题名称是否可用，如果已经被占用，只需更改主题名称
2.2、创建第一个动作：回车
创建一个新动作并选择动作类型作为输入。
2.２.1、填写定位表达式
先用鼠标点击输入框，定位到输入框的节点，然后点击“Auto Generate XPath”按钮，可以选择“Preference id”或者“Preference class”，就可以得到输入框的xpath表达式，然后点击“搜索”按钮，检查xpath能否唯一定位输入框，如果没有问题，将xpath复制到定位表达式框。
注意：定位表达式中的xpath是锁定action对象的整个有效操作范围，具体是指鼠标可以点击或输入成功的网页模块，不要定位底部的text()节点。
2.2.2，输入关键词
输入关键词填写你要搜索的关键词，可以输入一个关键词，可以输入多个关键词，输入多个关键词加双分号;;分隔每个关键词，免费版只支持关键词5以内，旗舰版可以使用连发弹匣功能，支持关键词10000以内
2.2.3、输入动作名称
告诉自己这一步是做什么用的，以便以后修改。
2.3、创建第二个动作：点击
参考2.2的操作，创建第二个action，选择类型为click，定位到搜索按钮，然后自动生成一个xpath，检查是否锁定到唯一节点。如果没有问题，只需填写定位表达式即可。
2.4、保存规则
点击“保存规则”按钮保存完成的一级规则
第三步：定义二级规则
3.1、新建规则
创建二级规则，点击“定义规则”返回普通网页模式，输入关键词搜索结果，再次点击“定义规则”切换到规则制定模式，点击左上角“规则”菜单->“新建”，输入主题名称，其中主题名称为一级规则连续动作填写的目标主题名称。
3.2、标记你要的信息采集
3.2.1、在网页上标记你想要的信息采集，这里是标记产品名称和价格，因为标记只对文本信息有效，链接到商品详情是一个属性节点@href，所以，不能在链接上做这么直观的标注，而是做内容映射，具体见下面操作。
3.2.2、点击产品名称，定位到A标签下方的DOM节点，展开A标签下的属性节点，可以找到代表URL的@href节点，右键节点，选择“新建”“爬取内容”，输入一个名称，一般给爬取的内容取一个与地址相关的名称，如“下级URL”，或“下级链接”等。然后在工作台上，我看到这个抓取的内容是可用的。如果还想进入商品详情页面采集，则需要查看下属线索对该抓取的内容进行分层抓取。
3.2.3、设置“Key Content”选项，以便爬虫判断采集规则是否合适。在排序框中，选择网页上一定要找到的标签，勾选“关键内容”。这里选择“名称”作为“关键内容”。
3.2.4、如果前面只标记一个产品，也可以获得一个产品信息。如果你想采集一整页的每一个产品，你可以做一个例子复制，如果你不明白，请参考基础教程“采集列出数据”
3.3、设置翻页路线
在爬虫路由中设置翻页，这里是标记线索，不明白的可以参考基础教程《设置翻页采集》
3.4、保存规则
单击“测试”以检查信息的完整性。如果不完整，重新标注可以覆盖之前的内容。确认没有问题后，点击“保存规则”。
第 4 步：获取数据
4.1、连续动作是连续执行的，所以只要运行一级主题，二级主题就不需要运行。打开DS计数器，搜索一级主题名称，点击“单次搜索”或“采集”，可以看到浏览器窗口会自动输入关键词进行搜索，然后是二级主题将被称为自动 采集 搜索结果。
4.2，一级主题没有采集到有意义的信息，所以我们只看二级主题的文件夹就可以看到采集的搜索结果数据，搜索结果4.@关键词默认记录在xml文件的actionvalue字段中，以便一一匹配。
关键词自动采集生成内容系统(自动采集快速高效文本识别采集方法，你值得拥有！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-01-21 22:01
关键词自动采集生成内容系统(自动采集快速高效文本识别采集方法，你值得拥有！)
关键词自动采集生成内容系统自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？自动检测关键词，为什么还是那么慢？20000的采集周期怎么才能快起来？自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这句话，您看这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
第一要说是我们的思维方式有问题，最重要的是我们的搜索引擎爬虫技术落后了。自动检测关键词，为什么还是那么慢？我们假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
下面，我们再一次的给大家提供一个让人快速上手的教程，抓重点，实操起来效果更好哦，去不去？直接教大家直接上图关键词，1-10，最关键词的比较关键词一：事实性标题关键词：用来区分需要辨识的关键词事实性标题的重要程度：最重要的！！！我们可以通过分析事实性标题来划分出我们要关注的事实性标题关键词一：网站管理模块qa部分的解答，两个qa提问，快速精准地定位关键词2.改版后，用户的标题，添加描述，跳转链接和评论，从而提高原有标题的可信度3.改版后，标题一行字数更短，更易被搜索引擎抓取二：案例标题+高亮部分的标注关键词一：特殊字符，让词更容易被抓取出来例如“文石字典”字母“vw”qa10位置作为我们用户浏览网站时候使用的词汇，它是非常好抓取的关键词。
另外为了方便看方便浏览，可以选择“com”作为中间的尾部标记。例如我们可以搜索“文石”，再搜索“com”即可抓取文本。并且这个关键词会被多次抓取，再也不用在模板中增加删减的限制，且更加利于搜索引擎抓取。如：图1所示。图1标注关键词二：关键词标签关键词二：也叫标签，是需要我们在撰写一篇文章时，根据热点、对关键词的重点关注程度来选择的一种方式标签本质上其实是对我们需要加入的文章的主要关键词的一个描述，另外你也可以随便把这个文章定义成的任何关键词，标签同样是可以帮助你定位到更加精准的关键词，在关键词推荐体系中，关键。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？自动检测关键词，为什么还是那么慢？20000的采集周期怎么才能快起来？自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这句话，您看这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
第一要说是我们的思维方式有问题，最重要的是我们的搜索引擎爬虫技术落后了。自动检测关键词，为什么还是那么慢？我们假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
下面，我们再一次的给大家提供一个让人快速上手的教程，抓重点，实操起来效果更好哦，去不去？直接教大家直接上图关键词，1-10，最关键词的比较关键词一：事实性标题关键词：用来区分需要辨识的关键词事实性标题的重要程度：最重要的！！！我们可以通过分析事实性标题来划分出我们要关注的事实性标题关键词一：网站管理模块qa部分的解答，两个qa提问，快速精准地定位关键词2.改版后，用户的标题，添加描述，跳转链接和评论，从而提高原有标题的可信度3.改版后，标题一行字数更短，更易被搜索引擎抓取二：案例标题+高亮部分的标注关键词一：特殊字符，让词更容易被抓取出来例如“文石字典”字母“vw”qa10位置作为我们用户浏览网站时候使用的词汇，它是非常好抓取的关键词。
另外为了方便看方便浏览，可以选择“com”作为中间的尾部标记。例如我们可以搜索“文石”，再搜索“com”即可抓取文本。并且这个关键词会被多次抓取，再也不用在模板中增加删减的限制，且更加利于搜索引擎抓取。如：图1所示。图1标注关键词二：关键词标签关键词二：也叫标签，是需要我们在撰写一篇文章时，根据热点、对关键词的重点关注程度来选择的一种方式标签本质上其实是对我们需要加入的文章的主要关键词的一个描述，另外你也可以随便把这个文章定义成的任何关键词，标签同样是可以帮助你定位到更加精准的关键词，在关键词推荐体系中，关键。 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(自动采集快速高效文本识别采集方法，你值得拥有！)
关键词自动采集生成内容系统自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？自动检测关键词，为什么还是那么慢？20000的采集周期怎么才能快起来？自动采集快速高效文本识别采集？一堆模板，为什么还是那么慢？假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这句话，您看这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
第一要说是我们的思维方式有问题，最重要的是我们的搜索引擎爬虫技术落后了。自动检测关键词，为什么还是那么慢？我们假设你在写作一篇文章，没有特殊技巧，在千辛万苦下，终于把文章拟好了，准备开始写了，在检查写作的时候，各种关键词怎么都检测不出来？各种打开看检测结果，各种打开问“老师，这样的表达，是不是没有问题？”得到答案的时候，发现，打开一看，开头就是一个“问”，为什么？很多模板，把这一段省略掉了。
下面，我们再一次的给大家提供一个让人快速上手的教程，抓重点，实操起来效果更好哦，去不去？直接教大家直接上图关键词，1-10，最关键词的比较关键词一：事实性标题关键词：用来区分需要辨识的关键词事实性标题的重要程度：最重要的！！！我们可以通过分析事实性标题来划分出我们要关注的事实性标题关键词一：网站管理模块qa部分的解答，两个qa提问，快速精准地定位关键词2.改版后，用户的标题，添加描述，跳转链接和评论，从而提高原有标题的可信度3.改版后，标题一行字数更短，更易被搜索引擎抓取二：案例标题+高亮部分的标注关键词一：特殊字符，让词更容易被抓取出来例如“文石字典”字母“vw”qa10位置作为我们用户浏览网站时候使用的词汇，它是非常好抓取的关键词。
另外为了方便看方便浏览，可以选择“com”作为中间的尾部标记。例如我们可以搜索“文石”，再搜索“com”即可抓取文本。并且这个关键词会被多次抓取，再也不用在模板中增加删减的限制，且更加利于搜索引擎抓取。如：图1所示。图1标注关键词二：关键词标签关键词二：也叫标签，是需要我们在撰写一篇文章时，根据热点、对关键词的重点关注程度来选择的一种方式标签本质上其实是对我们需要加入的文章的主要关键词的一个描述，另外你也可以随便把这个文章定义成的任何关键词，标签同样是可以帮助你定位到更加精准的关键词，在关键词推荐体系中，关键。
关键词自动采集生成内容系统( 3李伟湖北财税职业学院信息工程系系系武汉430064摘要)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-01-20 06:27
关键词自动采集生成内容系统(
3李伟湖北财税职业学院信息工程系系系武汉430064摘要)
高校课程表自动生成系统的设计与实现 实现了任务调度与教育资源管理的优化问题，乘法，口算，100题，七年级，有理数混合运算，100题，计算机一级题库、二元线性方程、应用题、真心话大冒险和令人兴奋的问题。系统具有更全面的课表输出功能。并拥有手动智能调课技术关键词 课表优化 排课系统 课表自动生成 CLC 号 TP274 总体来说比较稳定 1 简介 3 系统功能与结构 本系统从高校教学资源的实际情况出发 使用第一课自动生成系统的关键schedule 是自动排课。这种教学管理分析应该适用于不同系、不同专业的教学。其实就是时间表的优化。在课程安排过程中，我们学习计划一个完整的商业计划。商业计划书、医疗项目计划书、股权融资项目计划书，灵活嵌入各种附加条件，智能自动考虑两类资源，一是教师资源，另一种是基于时间的班级信息、教师信息、课程信息、课时信息和资源。源教师资源是教学教师时间资源是指可以利用规划整合生成符合实际情况的标准篮球课程、标准党员活动室建设本学期、各班课程、每门课程的每周学时数由对pre-2系统要求的分析确定。同时，我们还需要考虑不同时期的教学效率体系的设计要求，结合现代高校的特点，并相应地传递结果。我们对课程设置做出相应的约束，生成简单方便的数据录入、教师信息、课程信息，制定科学实用的课程表，并可使用手动调课功能调整信息等。特殊情况，课程表中的某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 并且可以使用手动课程调整功能来调整信息等。考虑到各种课程安排条件的设置，例如课程卓越性和特殊条件，课程表中的某个课程部分的课程时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 并且可以使用手动课程调整功能来调整信息等。考虑到各种课程安排条件的设置，例如课程卓越性和特殊条件，课程表中的某个课程部分的课程时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 课程表中某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集 课程表中某个课程部分的时间微调。先进的教学效果。老师不会在固定的时间安排课程。固定时间。课程结合单双周课程等约束，并能在最短的时间内统计班集，满足教师教学进度教研会1 建立教师集课程集班集
课程关系数据采集系统数据采集是由数据库系统创建的软初始关系，各系教学任务计划，期末账簿，暑假读好书，辞职书、个人欠费投诉书样本文件 支部书记表态发言。系统在操作过程中可通过人机界面提示用户输入。系统需要确定采集必要的教师信息、课程信息、班级信息等。2 保留周课表可取多于取课表中最大课程数的数据作为周课表适应性。软件使用VisualBasic6完成周一至周五上午12点等win2类时间段作为dows2000专业系统，所以只要需要每周的时间段表收录windows软件或操作系统。软件可对3总时间段空间类集×每周时间段可用操作具有较好的适应性和兼容性，软件完成后可完成用户特殊需要的空间维护阶段可保持4.使用关系在课程和班级之间限制课程选择并与其他类型的软件接口，以满足用户的需求。选择时间段的范围，即一堂课对应一门课程。一对一的处理一般由操作系统完成。只要系统保持与操作系统5的接口，解空间解就以班级课程系统的形式随机生成。只要操作系统没有重大故障，程序3在2006年9月18日收到这篇文章。 作者简介 李卫女 副主任 讲师 列表 解决方案课程自动生成系统模块设置的顺序 46 检查各方面的协调情况解 选择一个可行的解集 7 上述过程可以重复 1 数据采集8 保存最终解 2 班级安排 9 根据老师的课程和班级的关系，最终的解决方案是通过最后3次查询生成一个分类课程 4 系统 5 部分描述a老师的课表b课表的关系如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文描述自动高校课程生成系统 1 基础数据库 资源信息数据库 由教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务进度表和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能 s 课表 b 课表如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文介绍高校课程自动生成系统 1 基本数据库资源信息数据库 教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务计划和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能 s 课表 b 课表如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文介绍高校课程自动生成系统 1 基本数据库资源信息数据库 教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务计划和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能
该系统通过高级教学管理分析从所教课程的实际情况，记录高校教学资源中教师的姓名、性别、年龄、职称等信息，并响应课程信息记录课程的属性。嵌入多种附加条件 智能自动资源规划整合班级信息、教师信息、密码、用户密码、用户信息、用户编号、姓名、性别、年龄、年级、学号、出生日期、职业种族、课程信息、课时信息 标准化课程 2 基本数据库如图 2 3 技术方案评估 个人能力评估 因此， 查看全部
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该系统通过高级教学管理分析从所教课程的实际情况，记录高校教学资源中教师的姓名、性别、年龄、职称等信息，并响应课程信息记录课程的属性。嵌入多种附加条件 智能自动资源规划整合班级信息、教师信息、密码、用户密码、用户信息、用户编号、姓名、性别、年龄、年级、学号、出生日期、职业种族、课程信息、课时信息 标准化课程 2 基本数据库如图 2 3 技术方案评估 个人能力评估 因此， 查看全部
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课程关系数据采集系统数据采集是由数据库系统创建的软初始关系，各系教学任务计划，期末账簿，暑假读好书，辞职书、个人欠费投诉书样本文件 支部书记表态发言。系统在操作过程中可通过人机界面提示用户输入。系统需要确定采集必要的教师信息、课程信息、班级信息等。2 保留周课表可取多于取课表中最大课程数的数据作为周课表适应性。软件使用VisualBasic6完成周一至周五上午12点等win2类时间段作为dows2000专业系统，所以只要需要每周的时间段表收录windows软件或操作系统。软件可对3总时间段空间类集×每周时间段可用操作具有较好的适应性和兼容性，软件完成后可完成用户特殊需要的空间维护阶段可保持4.使用关系在课程和班级之间限制课程选择并与其他类型的软件接口，以满足用户的需求。选择时间段的范围，即一堂课对应一门课程。一对一的处理一般由操作系统完成。只要系统保持与操作系统5的接口，解空间解就以班级课程系统的形式随机生成。只要操作系统没有重大故障，程序3在2006年9月18日收到这篇文章。 作者简介 李卫女 副主任 讲师 列表 解决方案课程自动生成系统模块设置的顺序 46 检查各方面的协调情况解 选择一个可行的解集 7 上述过程可以重复 1 数据采集8 保存最终解 2 班级安排 9 根据老师的课程和班级的关系，最终的解决方案是通过最后3次查询生成一个分类课程 4 系统 5 部分描述a老师的课表b课表的关系如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文描述自动高校课程生成系统 1 基础数据库 资源信息数据库 由教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务进度表和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能 s 课表 b 课表如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文介绍高校课程自动生成系统 1 基本数据库资源信息数据库 教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务计划和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能 s 课表 b 课表如图1 5 系统设计总结 32 系统数据库结构 1 本文介绍高校课程自动生成系统 1 基本数据库资源信息数据库 教师设计和实现的内容 高校课程自动生成系统实际上是一个任务计划和一个优秀的教育资源管理信息数据库。课程信息数据库班级信息数据库问题数据表名教师信息2主要功能及性能
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关键词自动采集生成内容系统(打造符合搜索引擎胃口的CMS系统有哪些要点？项目招商找A5快速获取精准代理名单)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2022-01-19 20:21
关键词自动采集生成内容系统(打造符合搜索引擎胃口的CMS系统有哪些要点？项目招商找A5快速获取精准代理名单)
项目投资找A5快速获取精准代理商名单
现在互联网上的大部分网站都是通过cms系统设计的。cms系统相比其他开源程序，更适合新手站长上手，而且大部分cms系统都是免费的。随着搜索引擎越来越人性化，要想获得搜索引擎的青睐，就必须构建一个满足搜索引擎胃口的cms系统。
站长在开发cms系统时可以从以下几点入手。
一、自动处理网站网址
对于搜索引擎来说，静态的网站URL是他们的最爱，而大部分站长在设计网站的时候都需要手动将URL设置为静态，所以我们正在开发cms当@>，加入了静态 URL 可以帮助站长减少很多工作量。
二、关键词和描述标签可以手动控制
一个好的cms系统应该允许站长手动控制关键词的标签和描述。搜索引擎不太关心这两个标签。如果有些系统不能自动生成站点标签，那就是对空间资源的浪费。如果需要关键词和description的标签，也可以完全手动编写，避免自动生成标签时出错和出错。
三、人性化的页面标题
网站页面的标题应该是用户友好的。它可以自动生成优化的网站标题，也可以让站长手动修改。很多站长刚设计网站的时候页面标题就设置错了，后来想改却发现无能为力。所以页面标题要人性化，这是一个很重要的cms功能。
四、文字编辑功能应齐全
用过一些ASP程序的站长会明白，大部分程序都不支持文本编辑，所以一个好的cms系统应该支持全方位的文本编辑，可以加粗、锚定、加链接、图片处理等等. 这些是我们站长制作网站内容必须使用的功能，也是cms系统的必备功能。
五、自动屏蔽复制信息
许多cms系统都收录自动采集的功能。在我看来，这个功能有优点也有缺点。采集向善文章可能会给网站带来可观的好处，一旦采集向垃圾邮件发送将对网站造成极大伤害。那么就要求cms系统必须具备自动屏蔽重复信息的功能，让搜索引擎根本看不到你网站上的重复信息，从而防止这些重复信息被收录。
六、自动生成网站地图
我们都知道网站地图是网站内页成为收录的重要方式之一。很多网站只有收录首页，内页延迟获取收录，一般都是通过网站maps解决。但是目前大部分cms系统不支持网站地图的自动生成，大大增加了站长的工作量。因此，如果网站要被搜索引擎充分关注，就必须自动生成。网站地图的功能。
七、支持301重定向
没有一个网站是完美的，所以栏目和产品的修改是站长必须要做的工作。如果我们使用的系统可以支持301重定向，那么我们就可以保证我们的资源不会丢失。，我们的网站维护就不会复杂了。
八、自动更正排版
任何cms系统都可以自动生成标签，但是正确生成的标签很少。网站最重要的布局是页面描述和H标签。一旦这两点错了，整个网站结构就会乱七八糟，网站的布局也不能满足用户。要求。因此，cms系统应该完善排版功能，真正做到正确的自动排版，让用户和搜索引擎都满意。
上面提到的八点功能只是满足搜索引擎和用户需求的一些基本功能。要开发一个完善的cms系统，还有很多方面需要研究。（文章来自：转载请保留原创的链接！）
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项目投资找A5快速获取精准代理商名单
现在互联网上的大部分网站都是通过cms系统设计的。cms系统相比其他开源程序，更适合新手站长上手，而且大部分cms系统都是免费的。随着搜索引擎越来越人性化，要想获得搜索引擎的青睐，就必须构建一个满足搜索引擎胃口的cms系统。
站长在开发cms系统时可以从以下几点入手。
一、自动处理网站网址
对于搜索引擎来说，静态的网站URL是他们的最爱，而大部分站长在设计网站的时候都需要手动将URL设置为静态，所以我们正在开发cms当@>，加入了静态 URL 可以帮助站长减少很多工作量。
二、关键词和描述标签可以手动控制
一个好的cms系统应该允许站长手动控制关键词的标签和描述。搜索引擎不太关心这两个标签。如果有些系统不能自动生成站点标签，那就是对空间资源的浪费。如果需要关键词和description的标签，也可以完全手动编写，避免自动生成标签时出错和出错。
三、人性化的页面标题
网站页面的标题应该是用户友好的。它可以自动生成优化的网站标题，也可以让站长手动修改。很多站长刚设计网站的时候页面标题就设置错了，后来想改却发现无能为力。所以页面标题要人性化，这是一个很重要的cms功能。
四、文字编辑功能应齐全
用过一些ASP程序的站长会明白，大部分程序都不支持文本编辑，所以一个好的cms系统应该支持全方位的文本编辑，可以加粗、锚定、加链接、图片处理等等. 这些是我们站长制作网站内容必须使用的功能，也是cms系统的必备功能。
五、自动屏蔽复制信息
许多cms系统都收录自动采集的功能。在我看来，这个功能有优点也有缺点。采集向善文章可能会给网站带来可观的好处，一旦采集向垃圾邮件发送将对网站造成极大伤害。那么就要求cms系统必须具备自动屏蔽重复信息的功能，让搜索引擎根本看不到你网站上的重复信息，从而防止这些重复信息被收录。
六、自动生成网站地图
我们都知道网站地图是网站内页成为收录的重要方式之一。很多网站只有收录首页，内页延迟获取收录，一般都是通过网站maps解决。但是目前大部分cms系统不支持网站地图的自动生成，大大增加了站长的工作量。因此，如果网站要被搜索引擎充分关注，就必须自动生成。网站地图的功能。
七、支持301重定向
没有一个网站是完美的，所以栏目和产品的修改是站长必须要做的工作。如果我们使用的系统可以支持301重定向，那么我们就可以保证我们的资源不会丢失。，我们的网站维护就不会复杂了。
八、自动更正排版
任何cms系统都可以自动生成标签，但是正确生成的标签很少。网站最重要的布局是页面描述和H标签。一旦这两点错了，整个网站结构就会乱七八糟，网站的布局也不能满足用户。要求。因此，cms系统应该完善排版功能，真正做到正确的自动排版，让用户和搜索引擎都满意。
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站长在开发cms系统时可以从以下几点入手。
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对于搜索引擎来说，静态的网站URL是他们的最爱，而大部分站长在设计网站的时候都需要手动将URL设置为静态，所以我们正在开发cms当@>，加入了静态 URL 可以帮助站长减少很多工作量。
二、关键词和描述标签可以手动控制
一个好的cms系统应该允许站长手动控制关键词的标签和描述。搜索引擎不太关心这两个标签。如果有些系统不能自动生成站点标签，那就是对空间资源的浪费。如果需要关键词和description的标签，也可以完全手动编写，避免自动生成标签时出错和出错。
三、人性化的页面标题
网站页面的标题应该是用户友好的。它可以自动生成优化的网站标题，也可以让站长手动修改。很多站长刚设计网站的时候页面标题就设置错了，后来想改却发现无能为力。所以页面标题要人性化，这是一个很重要的cms功能。
四、文字编辑功能应齐全
用过一些ASP程序的站长会明白，大部分程序都不支持文本编辑，所以一个好的cms系统应该支持全方位的文本编辑，可以加粗、锚定、加链接、图片处理等等. 这些是我们站长制作网站内容必须使用的功能，也是cms系统的必备功能。
五、自动屏蔽复制信息
许多cms系统都收录自动采集的功能。在我看来，这个功能有优点也有缺点。采集向善文章可能会给网站带来可观的好处，一旦采集向垃圾邮件发送将对网站造成极大伤害。那么就要求cms系统必须具备自动屏蔽重复信息的功能，让搜索引擎根本看不到你网站上的重复信息，从而防止这些重复信息被收录。
六、自动生成网站地图
我们都知道网站地图是网站内页成为收录的重要方式之一。很多网站只有收录首页，内页延迟获取收录，一般都是通过网站maps解决。但是目前大部分cms系统不支持网站地图的自动生成，大大增加了站长的工作量。因此，如果网站要被搜索引擎充分关注，就必须自动生成。网站地图的功能。
七、支持301重定向
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任何cms系统都可以自动生成标签，但是正确生成的标签很少。网站最重要的布局是页面描述和H标签。一旦这两点错了，整个网站结构就会乱七八糟，网站的布局也不能满足用户。要求。因此，cms系统应该完善排版功能，真正做到正确的自动排版，让用户和搜索引擎都满意。
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关键词自动采集生成内容系统(【技术实现步骤摘要】带有情感倾向的网评语句)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-01-19 11:10
关键词自动采集生成内容系统(【技术实现步骤摘要】带有情感倾向的网评语句)
本发明专利技术介绍了一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，该系统可以根据用户提供的关键词和情绪等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调、扩展性差，难以适应人类不断变化的语言风格。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有自身特点和情感倾向的句子。本发明专利技术的总体思路是，首先从网络中获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后构建搜索框架，基于提供的相关信息由用户，来自大量数据。呈现所需的文本，系统具有良好的扩展性，生成的句子更符合人们的日常语言。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
带有情感倾向的在线评论句自动生成系统
本专利技术属于计算机应用领域，具体涉及一种带有情感倾向的在线评论的自动生成方法。
技术介绍
近年来，随着计算机、互联网等技术的飞速发展，人们在工作和生活中花费了大量的时间在互联网上，而且很多新闻和新闻也是从互联网上了解到的，所以总比交流好。与现实生活中的朋友的意见和想法。，人们更倾向于在互联网上发表意见，使他们的演讲更具影响力。自然语言生成属于人工智能和计算语言学的交叉领域，其目的是使机器能够生成可理解的人类自然语言。自然语言生成技术在很多领域都有应用，比如对话系统、机器翻译等，它的发展可以推动很多领域的进步。学者们提出了许多自然语言生成的方法，其中最稳健和使用最广泛的 NLG 方法是基于规则/模板的方法。Mann等人提出的修辞结构理论（Rhetorical Structure Theory，RST）扩展到计算文本规划的理论基础，是基于规则生成的鼻祖。RST后来发展成为许多学者提出的文本生成方法的基础，特别是用于规划各种大型文本；杉山等人。提出由先前基于模板的生成器生成的话语有时收录与输入用户话语无关的句子。一种改进的基于模板的方法，它使用用户话语中最突出的词填充模板，并使用从 Twitter 采集的网络级依赖结构提取相关词。后来，出现了可训练的句子生成器。Stent 等人提出的可训练句子生成器。能自动适应应用领域的通用语言知识。它具有快速、灵活和通用的优点，但可以在特定领域产生高质量的输出。该生成器可以产生与基于 MATCH 模板的生成器相当的输出。随着网络的发展，数据的获取变得越来越容易，新的基于语料库的自然语言生成方法被提出并被广泛使用。Oh 和 Rudnicky 提出了一种基于语料库的自然语言生成方法，对执行感兴趣任务的领域专家所说的语言进行建模，并使用该模型随机生成系统话语。这种技术后来被应用于句子实现和内容规划，结果生成组件被集成到一个工作的自然对话系统中。他们使用两个语料库来构建基于单词的 n-gram 语言模型，然后随机生成句子。虽然上述传统的自然语言生成系统现在也得到了广泛的应用，但这些系统也存在一些问题。它们严重依赖人工定制，生成的句子非常单调，无法适应人类不断变化的语言风格。，泛化能力差，不能推广到在线评论句子的分析。产生。上述方法在我们的应用中最大的问题是上述生成系统忽略了用户在句子生成系统中的作用，生成的句子不能被用户支配。
技术实现思路
该专利技术是一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，可以根据用户提供的关键词和情感等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调，这些方法的可扩展性较差，难以适应人类不断变化的语言风格。我们的目标是为最终用户生成流畅的个人文本。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有情感倾向的独特句子，摒弃了基于规则生成句子所需的语义、语法等知识，简单高效。我们的思路是先从互联网上获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后利用搜索引擎的思路从海量数据中搜索用户用户提供的相关信息。将需要的句子呈现出来，使生成的句子更符合人们的日常生活。该专利技术提供了一种自动生成带有情感倾向的在线评论句子的机制。整个系统的流程如图1所示，具体包括以下几个步骤： Step 1：Web爬取数据。使用网络爬虫技术，根据我们的需要，我们选择使用更简单的专注网络爬虫。选择微博、知乎、天涯等热门网站。作为爬取对象，爬取内容为评论语句和对应的点赞数。为了最大化我们句子的多样性，我们从网络上爬取了 100,000 个句子并将它们组织成一个语料库。当然，爬取的数量可以根据需要进行扩展。
第二步：数据整理和存储。存储网页内容时，只提取文档部分，网络上的评论会出现表情符号、图片、转发或网页链接等不规则或不必要的信息，所以在抓取时需要对内容进行正则化处理，过滤掉我们不需要的信息，并替换格式中不能直接保留的信息。比如对于表情，我们不能直接将表情保存到数据库中，但是表情对于情绪的表达是非常重要的，对于后续的情绪我们进行的分析是很有帮助的，所以不能直接过滤这样的信息，而emoji 应转换为相应的情感语言表达，并与爬取的句子一起保存。正则表达式的匹配规则如图2所示。 Step 3：对语料句进行情感分析。情感分析又称倾向分析，是对带有情感色彩的主观文本进行分析、处理、总结和推理的过程。我们抓取的网络评论信息是大量用户对任务、产品或事件的批评或表扬等情绪。基于此，为了生成与用户具有相同情感倾向的文本，我们需要对网络评论信息进行情感爬取。分析过滤以生成匹配用户偏好的最终文本。我们的情感分析是利用机器学习的相关技术对捕获的句子进行情感分析，使用卡方检验进行特征提取，SVM分类器进行情感分类，在情感分析的同时将相应的情感分析结果写入数据库。. 情感分析过程如图1第三部分所示。
第 4 步：构建搜索框架。构建一个能够快速有效地响应大量用户的检索需求的搜索框架非常重要。Lucene作为一种低耦合、高效率、易于二次开发的优秀全文检索引擎架构，在设计搜索引擎时需要大量的计算。索引部分在建立索引时完成，为文档建立高效的索引库，检索效率高、速度快。因此，我们在 Lucene 的基础上构建了我们的搜索框架。图 3 展示了 Lucene 中全文搜索的过程。Step 5：根据关键词和情感信息获取匹配句子。用户提供 关键词 或中心思想在系统查询界面要生成的文本，并选择相应的情感倾向。用户匹配的文本。附图说明图。附图说明图1是具有情感倾向的在线评论句子生成系统的流程图；如图。2是正则表达式匹配规则；如图。图3是全文索引结构示意图；为使优点和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。该专利技术的总体思路是先从网上抓取大量在线评论，然后将其作为语料库进行备份。然后，对于语料库中的句子，使用情感分析的算法来判断情感，其中情感分为正面和负面。感情。然后，基于上面排序的语料构建搜索框架，最后根据用户输入的信息，从大数据中匹配出最符合用户需求的在线评论句子。
具体包括以下几个步骤： 第一步：网络爬取数据。利用网络爬虫技术，从微博、知乎等热门网站的评论中爬取了超过10万条在线评论和相应的点赞数，并随后整理成语料库。网络爬虫是可以自主采集网页内容的程序。根据系统结构和实现技术，大致可分为一般网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量网络爬虫和深度网络爬虫。要求，我们选择使用更简单的专注于网络爬虫。使用的聚焦网络爬虫的结构图如1第一部分所示。我们首先确定爬取目标并获取初始URL，页面分析后获取页面中的链接，根据我们的目标过滤掉不必要的链接，将获取到的新URL加入到URL队列中，然后利用搜索算法确定队列中每个URL的优先级，每次选择优先级较高的URL作为内容爬取，循环处理，直到获取不到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则
【技术保护点】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建 用于构建搜索框架，为数据库中的数据建立全文索引；该语句匹配生成的术语以执行查询并返回结果。全文索引建立后，查询界面接受用户的输入和选择，根据用户的输入和选择的情感倾向，将相应的文本信息反馈给用户。
【技术特点总结】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建它用于构建搜索框架并提供数据库中的数据...
【专利技术性质】
技术研发人员：夏正友、刘庆庆、刘赛赛、
申请人（专利权）持有人：南京航空航天大学，
类型：发明
国家、省、市：江苏，32
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部
本发明专利技术介绍了一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，该系统可以根据用户提供的关键词和情绪等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调、扩展性差，难以适应人类不断变化的语言风格。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有自身特点和情感倾向的句子。本发明专利技术的总体思路是，首先从网络中获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后构建搜索框架，基于提供的相关信息由用户，来自大量数据。呈现所需的文本，系统具有良好的扩展性，生成的句子更符合人们的日常语言。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
带有情感倾向的在线评论句自动生成系统
本专利技术属于计算机应用领域，具体涉及一种带有情感倾向的在线评论的自动生成方法。
技术介绍
近年来，随着计算机、互联网等技术的飞速发展，人们在工作和生活中花费了大量的时间在互联网上，而且很多新闻和新闻也是从互联网上了解到的，所以总比交流好。与现实生活中的朋友的意见和想法。，人们更倾向于在互联网上发表意见，使他们的演讲更具影响力。自然语言生成属于人工智能和计算语言学的交叉领域，其目的是使机器能够生成可理解的人类自然语言。自然语言生成技术在很多领域都有应用，比如对话系统、机器翻译等，它的发展可以推动很多领域的进步。学者们提出了许多自然语言生成的方法，其中最稳健和使用最广泛的 NLG 方法是基于规则/模板的方法。Mann等人提出的修辞结构理论（Rhetorical Structure Theory，RST）扩展到计算文本规划的理论基础，是基于规则生成的鼻祖。RST后来发展成为许多学者提出的文本生成方法的基础，特别是用于规划各种大型文本；杉山等人。提出由先前基于模板的生成器生成的话语有时收录与输入用户话语无关的句子。一种改进的基于模板的方法，它使用用户话语中最突出的词填充模板，并使用从 Twitter 采集的网络级依赖结构提取相关词。后来，出现了可训练的句子生成器。Stent 等人提出的可训练句子生成器。能自动适应应用领域的通用语言知识。它具有快速、灵活和通用的优点，但可以在特定领域产生高质量的输出。该生成器可以产生与基于 MATCH 模板的生成器相当的输出。随着网络的发展，数据的获取变得越来越容易，新的基于语料库的自然语言生成方法被提出并被广泛使用。Oh 和 Rudnicky 提出了一种基于语料库的自然语言生成方法，对执行感兴趣任务的领域专家所说的语言进行建模，并使用该模型随机生成系统话语。这种技术后来被应用于句子实现和内容规划，结果生成组件被集成到一个工作的自然对话系统中。他们使用两个语料库来构建基于单词的 n-gram 语言模型，然后随机生成句子。虽然上述传统的自然语言生成系统现在也得到了广泛的应用，但这些系统也存在一些问题。它们严重依赖人工定制，生成的句子非常单调，无法适应人类不断变化的语言风格。，泛化能力差，不能推广到在线评论句子的分析。产生。上述方法在我们的应用中最大的问题是上述生成系统忽略了用户在句子生成系统中的作用，生成的句子不能被用户支配。
技术实现思路
该专利技术是一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，可以根据用户提供的关键词和情感等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调，这些方法的可扩展性较差，难以适应人类不断变化的语言风格。我们的目标是为最终用户生成流畅的个人文本。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有情感倾向的独特句子，摒弃了基于规则生成句子所需的语义、语法等知识，简单高效。我们的思路是先从互联网上获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后利用搜索引擎的思路从海量数据中搜索用户用户提供的相关信息。将需要的句子呈现出来，使生成的句子更符合人们的日常生活。该专利技术提供了一种自动生成带有情感倾向的在线评论句子的机制。整个系统的流程如图1所示，具体包括以下几个步骤： Step 1：Web爬取数据。使用网络爬虫技术，根据我们的需要，我们选择使用更简单的专注网络爬虫。选择微博、知乎、天涯等热门网站。作为爬取对象，爬取内容为评论语句和对应的点赞数。为了最大化我们句子的多样性，我们从网络上爬取了 100,000 个句子并将它们组织成一个语料库。当然，爬取的数量可以根据需要进行扩展。
第二步：数据整理和存储。存储网页内容时，只提取文档部分，网络上的评论会出现表情符号、图片、转发或网页链接等不规则或不必要的信息，所以在抓取时需要对内容进行正则化处理，过滤掉我们不需要的信息，并替换格式中不能直接保留的信息。比如对于表情，我们不能直接将表情保存到数据库中，但是表情对于情绪的表达是非常重要的，对于后续的情绪我们进行的分析是很有帮助的，所以不能直接过滤这样的信息，而emoji 应转换为相应的情感语言表达，并与爬取的句子一起保存。正则表达式的匹配规则如图2所示。 Step 3：对语料句进行情感分析。情感分析又称倾向分析，是对带有情感色彩的主观文本进行分析、处理、总结和推理的过程。我们抓取的网络评论信息是大量用户对任务、产品或事件的批评或表扬等情绪。基于此，为了生成与用户具有相同情感倾向的文本，我们需要对网络评论信息进行情感爬取。分析过滤以生成匹配用户偏好的最终文本。我们的情感分析是利用机器学习的相关技术对捕获的句子进行情感分析，使用卡方检验进行特征提取，SVM分类器进行情感分类，在情感分析的同时将相应的情感分析结果写入数据库。. 情感分析过程如图1第三部分所示。
第 4 步：构建搜索框架。构建一个能够快速有效地响应大量用户的检索需求的搜索框架非常重要。Lucene作为一种低耦合、高效率、易于二次开发的优秀全文检索引擎架构，在设计搜索引擎时需要大量的计算。索引部分在建立索引时完成，为文档建立高效的索引库，检索效率高、速度快。因此，我们在 Lucene 的基础上构建了我们的搜索框架。图 3 展示了 Lucene 中全文搜索的过程。Step 5：根据关键词和情感信息获取匹配句子。用户提供 关键词 或中心思想在系统查询界面要生成的文本，并选择相应的情感倾向。用户匹配的文本。附图说明图。附图说明图1是具有情感倾向的在线评论句子生成系统的流程图；如图。2是正则表达式匹配规则；如图。图3是全文索引结构示意图；为使优点和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。该专利技术的总体思路是先从网上抓取大量在线评论，然后将其作为语料库进行备份。然后，对于语料库中的句子，使用情感分析的算法来判断情感，其中情感分为正面和负面。感情。然后，基于上面排序的语料构建搜索框架，最后根据用户输入的信息，从大数据中匹配出最符合用户需求的在线评论句子。
具体包括以下几个步骤： 第一步：网络爬取数据。利用网络爬虫技术，从微博、知乎等热门网站的评论中爬取了超过10万条在线评论和相应的点赞数，并随后整理成语料库。网络爬虫是可以自主采集网页内容的程序。根据系统结构和实现技术，大致可分为一般网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量网络爬虫和深度网络爬虫。要求，我们选择使用更简单的专注于网络爬虫。使用的聚焦网络爬虫的结构图如1第一部分所示。我们首先确定爬取目标并获取初始URL，页面分析后获取页面中的链接，根据我们的目标过滤掉不必要的链接，将获取到的新URL加入到URL队列中，然后利用搜索算法确定队列中每个URL的优先级，每次选择优先级较高的URL作为内容爬取，循环处理，直到获取不到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则
【技术保护点】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建 用于构建搜索框架，为数据库中的数据建立全文索引；该语句匹配生成的术语以执行查询并返回结果。全文索引建立后，查询界面接受用户的输入和选择，根据用户的输入和选择的情感倾向，将相应的文本信息反馈给用户。
【技术特点总结】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建它用于构建搜索框架并提供数据库中的数据...
【专利技术性质】
技术研发人员：夏正友、刘庆庆、刘赛赛、
申请人（专利权）持有人：南京航空航天大学，
类型：发明
国家、省、市：江苏，32
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(【技术实现步骤摘要】带有情感倾向的网评语句)
本发明专利技术介绍了一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，该系统可以根据用户提供的关键词和情绪等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调、扩展性差，难以适应人类不断变化的语言风格。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有自身特点和情感倾向的句子。本发明专利技术的总体思路是，首先从网络中获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后构建搜索框架，基于提供的相关信息由用户，来自大量数据。呈现所需的文本，系统具有良好的扩展性，生成的句子更符合人们的日常语言。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
带有情感倾向的在线评论句自动生成系统
本专利技术属于计算机应用领域，具体涉及一种带有情感倾向的在线评论的自动生成方法。
技术介绍
近年来，随着计算机、互联网等技术的飞速发展，人们在工作和生活中花费了大量的时间在互联网上，而且很多新闻和新闻也是从互联网上了解到的，所以总比交流好。与现实生活中的朋友的意见和想法。，人们更倾向于在互联网上发表意见，使他们的演讲更具影响力。自然语言生成属于人工智能和计算语言学的交叉领域，其目的是使机器能够生成可理解的人类自然语言。自然语言生成技术在很多领域都有应用，比如对话系统、机器翻译等，它的发展可以推动很多领域的进步。学者们提出了许多自然语言生成的方法，其中最稳健和使用最广泛的 NLG 方法是基于规则/模板的方法。Mann等人提出的修辞结构理论（Rhetorical Structure Theory，RST）扩展到计算文本规划的理论基础，是基于规则生成的鼻祖。RST后来发展成为许多学者提出的文本生成方法的基础，特别是用于规划各种大型文本；杉山等人。提出由先前基于模板的生成器生成的话语有时收录与输入用户话语无关的句子。一种改进的基于模板的方法，它使用用户话语中最突出的词填充模板，并使用从 Twitter 采集的网络级依赖结构提取相关词。后来，出现了可训练的句子生成器。Stent 等人提出的可训练句子生成器。能自动适应应用领域的通用语言知识。它具有快速、灵活和通用的优点，但可以在特定领域产生高质量的输出。该生成器可以产生与基于 MATCH 模板的生成器相当的输出。随着网络的发展，数据的获取变得越来越容易，新的基于语料库的自然语言生成方法被提出并被广泛使用。Oh 和 Rudnicky 提出了一种基于语料库的自然语言生成方法，对执行感兴趣任务的领域专家所说的语言进行建模，并使用该模型随机生成系统话语。这种技术后来被应用于句子实现和内容规划，结果生成组件被集成到一个工作的自然对话系统中。他们使用两个语料库来构建基于单词的 n-gram 语言模型，然后随机生成句子。虽然上述传统的自然语言生成系统现在也得到了广泛的应用，但这些系统也存在一些问题。它们严重依赖人工定制，生成的句子非常单调，无法适应人类不断变化的语言风格。，泛化能力差，不能推广到在线评论句子的分析。产生。上述方法在我们的应用中最大的问题是上述生成系统忽略了用户在句子生成系统中的作用，生成的句子不能被用户支配。
技术实现思路
该专利技术是一种具有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，可以根据用户提供的关键词和情感等信息，自动生成匹配的在线评论句子。传统的自然语言生成方法生成的句子过于死板、单调，这些方法的可扩展性较差，难以适应人类不断变化的语言风格。我们的目标是为最终用户生成流畅的个人文本。本文介绍的自动句子生成机制可以生成具有情感倾向的独特句子，摒弃了基于规则生成句子所需的语义、语法等知识，简单高效。我们的思路是先从互联网上获取句子资源作为语料库，利用情感分析相关技术对其情感倾向进行分类，然后利用搜索引擎的思路从海量数据中搜索用户用户提供的相关信息。将需要的句子呈现出来，使生成的句子更符合人们的日常生活。该专利技术提供了一种自动生成带有情感倾向的在线评论句子的机制。整个系统的流程如图1所示，具体包括以下几个步骤： Step 1：Web爬取数据。使用网络爬虫技术，根据我们的需要，我们选择使用更简单的专注网络爬虫。选择微博、知乎、天涯等热门网站。作为爬取对象，爬取内容为评论语句和对应的点赞数。为了最大化我们句子的多样性，我们从网络上爬取了 100,000 个句子并将它们组织成一个语料库。当然，爬取的数量可以根据需要进行扩展。
第二步：数据整理和存储。存储网页内容时，只提取文档部分，网络上的评论会出现表情符号、图片、转发或网页链接等不规则或不必要的信息，所以在抓取时需要对内容进行正则化处理，过滤掉我们不需要的信息，并替换格式中不能直接保留的信息。比如对于表情，我们不能直接将表情保存到数据库中，但是表情对于情绪的表达是非常重要的，对于后续的情绪我们进行的分析是很有帮助的，所以不能直接过滤这样的信息，而emoji 应转换为相应的情感语言表达，并与爬取的句子一起保存。正则表达式的匹配规则如图2所示。 Step 3：对语料句进行情感分析。情感分析又称倾向分析，是对带有情感色彩的主观文本进行分析、处理、总结和推理的过程。我们抓取的网络评论信息是大量用户对任务、产品或事件的批评或表扬等情绪。基于此，为了生成与用户具有相同情感倾向的文本，我们需要对网络评论信息进行情感爬取。分析过滤以生成匹配用户偏好的最终文本。我们的情感分析是利用机器学习的相关技术对捕获的句子进行情感分析，使用卡方检验进行特征提取，SVM分类器进行情感分类，在情感分析的同时将相应的情感分析结果写入数据库。. 情感分析过程如图1第三部分所示。
第 4 步：构建搜索框架。构建一个能够快速有效地响应大量用户的检索需求的搜索框架非常重要。Lucene作为一种低耦合、高效率、易于二次开发的优秀全文检索引擎架构，在设计搜索引擎时需要大量的计算。索引部分在建立索引时完成，为文档建立高效的索引库，检索效率高、速度快。因此，我们在 Lucene 的基础上构建了我们的搜索框架。图 3 展示了 Lucene 中全文搜索的过程。Step 5：根据关键词和情感信息获取匹配句子。用户提供 关键词 或中心思想在系统查询界面要生成的文本，并选择相应的情感倾向。用户匹配的文本。附图说明图。附图说明图1是具有情感倾向的在线评论句子生成系统的流程图；如图。2是正则表达式匹配规则；如图。图3是全文索引结构示意图；为使优点和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。该专利技术的总体思路是先从网上抓取大量在线评论，然后将其作为语料库进行备份。然后，对于语料库中的句子，使用情感分析的算法来判断情感，其中情感分为正面和负面。感情。然后，基于上面排序的语料构建搜索框架，最后根据用户输入的信息，从大数据中匹配出最符合用户需求的在线评论句子。
具体包括以下几个步骤： 第一步：网络爬取数据。利用网络爬虫技术，从微博、知乎等热门网站的评论中爬取了超过10万条在线评论和相应的点赞数，并随后整理成语料库。网络爬虫是可以自主采集网页内容的程序。根据系统结构和实现技术，大致可分为一般网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量网络爬虫和深度网络爬虫。要求，我们选择使用更简单的专注于网络爬虫。使用的聚焦网络爬虫的结构图如1第一部分所示。我们首先确定爬取目标并获取初始URL，页面分析后获取页面中的链接，根据我们的目标过滤掉不必要的链接，将获取到的新URL加入到URL队列中，然后利用搜索算法确定队列中每个URL的优先级，每次选择优先级较高的URL作为内容爬取，循环处理，直到获取不到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则 并且每次选择优先级较高的URL进行内容爬取时，循环该过程，直到无法获取到新的URL。第二步：数据整理和存储。人们在微博、知乎等社交平台（尤其是微博）上发表言论时，通常会添加一些相关的表情或图片来增强言论中的情绪。抓取时表情会引起形态变化，不规则
【技术保护点】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建 用于构建搜索框架，为数据库中的数据建立全文索引；该语句匹配生成的术语以执行查询并返回结果。全文索引建立后，查询界面接受用户的输入和选择，根据用户的输入和选择的情感倾向，将相应的文本信息反馈给用户。
【技术特点总结】
1.根据权利要求1所述的带有情感倾向的在线评论句子自动生成系统，其特征在于，包括网页评论句子抓取、数据清洗与存储、情感分析、搜索框架构建、句子匹配生成：使用网评句爬取为系统建立数据储备，将爬取的网评句作为原创语料；数据清洗和存储用于清洗原创语料的数据，过滤无效信息和非文本信息，替换有用信息。信息为文本格式，删除重复信息，整理后的数据存入数据库以备后用；情感分析项分析语料库中句子的情感倾向，并将结果写入数据库；搜索框架的构建它用于构建搜索框架并提供数据库中的数据...
【专利技术性质】
技术研发人员：夏正友、刘庆庆、刘赛赛、
申请人（专利权）持有人：南京航空航天大学，
类型：发明
国家、省、市：江苏，32
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者
关键词自动采集生成内容系统(的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-01-19 01:12
关键词自动采集生成内容系统(的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统)
技术特点：
1.一种基于深度学习的应急管理目标题自动生成系统，其特点在于包括：
基于现有应急管理相关文献和爬虫爬取的互联网应急管理相关文献，得到待分析原创数据的应急管理类文章采集模块；
对于待分析的原创数据中的文章标题，利用标题分类模块进行标题类型的二次分类和标题中描述的灾害类型的分类；
文本内容重要性排序模块，根据标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理；
对于标题分类模块中被分类为非科普的文章，建立基于bert预训练语言模型的序列标注模型的正确候选答案生成模块；
待分析的所有原创数据集经过正确候选答案生成模块处理后，得到收录分类信息和实体类型的客观问题及其对应答案，错误候选答案生成模块取出正确候选中的问题依次生成答案模块。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据待分析的原创数据中的标题，进行标题类型分类和分类两种。标题中描述的灾害类型分类包括：
对数据库中与事故和灾害相关的所有文本、紧急类别和新闻进行人工标注和分类；
使用了bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，使用bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理包括：以下步骤：
将标题文本序列传入bert预训练语言模型；
然后将编码后的向量序列分别连接到两个softmax分类模型，进行标题类型的二次分类和灾害类型的多分类；
以交叉熵作为损失函数，将两个分类损失相加作为模型的最终代价损失，以最小代价损失为目标训练模型，得到bert预训练语言模型和两个softmax微调处理后的分类模型。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据文章标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理包括以下步骤: :
将输入文本的内容分成句子t=[s1,s2,...,sn]，构造图g=(v,e)，其中v是句子集，对句子进行切分，去掉停用词，得到 si=[ti,1,ti,2,...,ti,n]，其中 ti,j∈sj 为保留候选关键词；
在图g中构造边集e，根据句子之间的内容覆盖度计算相似度，给定两个句子si，sj
根据迭代传播权重计算每个句子的得分，将句子得分倒序排列，提取重要性最高的t个句子作为候选摘要句子。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，给定两句si、sj的相似度计算包括：
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，如果文章题名分类模块的第二分类结果为文章@科普> ，根据段落提取关键句，提取每段时t的值为1；对于文章的标题分类模块的第二分类结果为非科普文章，使用整个文章进行分析，t值为5。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，文章的题名分类模块的第二分类为非科普类文章 @>，基于bert预训练语言模型构建序列标注模型的正确候选答案包括：
将每个句子逐词分割，根据策略给每个词一个标签，将训练集的词序列和对应的标签作为bert模型的输入，通过bert模型进行编码，然后传给bi_lstm -crf 模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观问题自动生成系统，其特征在于，在预测阶段，将文本内容重要性排序模块中生成的关键句依次输入到训练中。 one 序列标注模型进行序列标注处理。当一个实体在句子中被标记时，该句子被视为一个单选题，该实体被掩蔽为该问题的正确候选答案。当句子中有n(n>1)个条目的情况下，句子可以重复n次，生成n个不同的选择题，每个选择题对应一个实体作为正确的候选回答。
9.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，基于文章标题分类模块，第二分类为文章、文章题目是不定多项选择题的题目。每次设置一个[1,4]范围内的整数随机数r，提取前r个关键句作为该问题的正确候选答案，并将正确的候选答案按照实体类型和应急管理文章采集模块生成的灾难类型。
10.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，待分析的原创数据集全部经过正确候选答案生成模块处理后，系统收录分类信息、实体类型及其对应答案的客观题，以及正确候选答案生成模块中的题，依次取出，包括：
如果问题是不定选择题，则从不定选择题库的答案集中选择与该题的正确候选答案灾难类别一致且实体类型数量最多的答案列表，并将文本相似度与正确答案。4-r候选答案被用作错误的候选答案；如果答案集中没有相同灾难类别的候选答案，但有相同实体类型的答案，则从相同实体类型的实体中随机选择实体替换原正确候选答案中的实体，生成错误候选答案；如果答案集中没有一致的灾难类别且正确答案中没有实体，
如果正确候选答案生成模块是单选题，则根据问题的灾难类型和正确候选答案的实体类型，随机选择与原创正确候选答案最接近的字符长度在答案集中相同的灾难类型和实体类型。如果答案集中的错误候选答案数量不足，则由nltk生成答案的反义词作为错误候选答案的补充。
技术总结
本发明涉及计算机领域，具体涉及一种基于深度学习的应急管理目标问题自动生成系统，包括应急管理文章采集模块，用于获取待分析的原创数据；@文章Title 用于标题类型的二级分类，文章title 分类模块用于标题中描述的灾难类型的分类；根据文章title分类模块得到的分类结果处理的文本的文本内容是重要度排序模块；对于标题分类模块中分类为非科普类的文章，基于BERT预训练语言模型，为序列标注模型建立正确的候选答案生成模块；生成正确的候选答案模块中的问题的错误候选答案生成模块被取出。本发明基于应急管理类文章采集模块、文章标题分类模块、文本内容重要性排序模块、正确候选答案生成模块、错误自动生成客观的应急评估候选答案生成模块问题。
技术研发人员：朱安安；邱彦林；陈尚武
受保护的技术用户：
技术研发日：2020.07.07
技术公告日期：2020.10.16 查看全部
技术特点：
1.一种基于深度学习的应急管理目标题自动生成系统，其特点在于包括：
基于现有应急管理相关文献和爬虫爬取的互联网应急管理相关文献，得到待分析原创数据的应急管理类文章采集模块；
对于待分析的原创数据中的文章标题，利用标题分类模块进行标题类型的二次分类和标题中描述的灾害类型的分类；
文本内容重要性排序模块，根据标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理；
对于标题分类模块中被分类为非科普的文章，建立基于bert预训练语言模型的序列标注模型的正确候选答案生成模块；
待分析的所有原创数据集经过正确候选答案生成模块处理后，得到收录分类信息和实体类型的客观问题及其对应答案，错误候选答案生成模块取出正确候选中的问题依次生成答案模块。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据待分析的原创数据中的标题，进行标题类型分类和分类两种。标题中描述的灾害类型分类包括：
对数据库中与事故和灾害相关的所有文本、紧急类别和新闻进行人工标注和分类；
使用了bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，使用bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理包括：以下步骤：
将标题文本序列传入bert预训练语言模型；
然后将编码后的向量序列分别连接到两个softmax分类模型，进行标题类型的二次分类和灾害类型的多分类；
以交叉熵作为损失函数，将两个分类损失相加作为模型的最终代价损失，以最小代价损失为目标训练模型，得到bert预训练语言模型和两个softmax微调处理后的分类模型。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据文章标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理包括以下步骤: :
将输入文本的内容分成句子t=[s1,s2,...,sn]，构造图g=(v,e)，其中v是句子集，对句子进行切分，去掉停用词，得到 si=[ti,1,ti,2,...,ti,n]，其中 ti,j∈sj 为保留候选关键词；
在图g中构造边集e，根据句子之间的内容覆盖度计算相似度，给定两个句子si，sj
根据迭代传播权重计算每个句子的得分，将句子得分倒序排列，提取重要性最高的t个句子作为候选摘要句子。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，给定两句si、sj的相似度计算包括：
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，如果文章题名分类模块的第二分类结果为文章@科普> ，根据段落提取关键句，提取每段时t的值为1；对于文章的标题分类模块的第二分类结果为非科普文章，使用整个文章进行分析，t值为5。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，文章的题名分类模块的第二分类为非科普类文章 @>，基于bert预训练语言模型构建序列标注模型的正确候选答案包括：
将每个句子逐词分割，根据策略给每个词一个标签，将训练集的词序列和对应的标签作为bert模型的输入，通过bert模型进行编码，然后传给bi_lstm -crf 模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观问题自动生成系统，其特征在于，在预测阶段，将文本内容重要性排序模块中生成的关键句依次输入到训练中。 one 序列标注模型进行序列标注处理。当一个实体在句子中被标记时，该句子被视为一个单选题，该实体被掩蔽为该问题的正确候选答案。当句子中有n(n>1)个条目的情况下，句子可以重复n次，生成n个不同的选择题，每个选择题对应一个实体作为正确的候选回答。
9.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，基于文章标题分类模块，第二分类为文章、文章题目是不定多项选择题的题目。每次设置一个[1,4]范围内的整数随机数r，提取前r个关键句作为该问题的正确候选答案，并将正确的候选答案按照实体类型和应急管理文章采集模块生成的灾难类型。
10.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，待分析的原创数据集全部经过正确候选答案生成模块处理后，系统收录分类信息、实体类型及其对应答案的客观题，以及正确候选答案生成模块中的题，依次取出，包括：
如果问题是不定选择题，则从不定选择题库的答案集中选择与该题的正确候选答案灾难类别一致且实体类型数量最多的答案列表，并将文本相似度与正确答案。4-r候选答案被用作错误的候选答案；如果答案集中没有相同灾难类别的候选答案，但有相同实体类型的答案，则从相同实体类型的实体中随机选择实体替换原正确候选答案中的实体，生成错误候选答案；如果答案集中没有一致的灾难类别且正确答案中没有实体，
如果正确候选答案生成模块是单选题，则根据问题的灾难类型和正确候选答案的实体类型，随机选择与原创正确候选答案最接近的字符长度在答案集中相同的灾难类型和实体类型。如果答案集中的错误候选答案数量不足，则由nltk生成答案的反义词作为错误候选答案的补充。
技术总结
本发明涉及计算机领域，具体涉及一种基于深度学习的应急管理目标问题自动生成系统，包括应急管理文章采集模块，用于获取待分析的原创数据；@文章Title 用于标题类型的二级分类，文章title 分类模块用于标题中描述的灾难类型的分类；根据文章title分类模块得到的分类结果处理的文本的文本内容是重要度排序模块；对于标题分类模块中分类为非科普类的文章，基于BERT预训练语言模型，为序列标注模型建立正确的候选答案生成模块；生成正确的候选答案模块中的问题的错误候选答案生成模块被取出。本发明基于应急管理类文章采集模块、文章标题分类模块、文本内容重要性排序模块、正确候选答案生成模块、错误自动生成客观的应急评估候选答案生成模块问题。
技术研发人员：朱安安；邱彦林；陈尚武
受保护的技术用户：
技术研发日：2020.07.07
技术公告日期：2020.10.16 查看全部
关键词自动采集生成内容系统(的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统)
技术特点：
1.一种基于深度学习的应急管理目标题自动生成系统，其特点在于包括：
基于现有应急管理相关文献和爬虫爬取的互联网应急管理相关文献，得到待分析原创数据的应急管理类文章采集模块；
对于待分析的原创数据中的文章标题，利用标题分类模块进行标题类型的二次分类和标题中描述的灾害类型的分类；
文本内容重要性排序模块，根据标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理；
对于标题分类模块中被分类为非科普的文章，建立基于bert预训练语言模型的序列标注模型的正确候选答案生成模块；
待分析的所有原创数据集经过正确候选答案生成模块处理后，得到收录分类信息和实体类型的客观问题及其对应答案，错误候选答案生成模块取出正确候选中的问题依次生成答案模块。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据待分析的原创数据中的标题，进行标题类型分类和分类两种。标题中描述的灾害类型分类包括：
对数据库中与事故和灾害相关的所有文本、紧急类别和新闻进行人工标注和分类；
使用了bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，使用bert预训练语言模型，结合两个softmax分类模型进行微调处理包括：以下步骤：
将标题文本序列传入bert预训练语言模型；
然后将编码后的向量序列分别连接到两个softmax分类模型，进行标题类型的二次分类和灾害类型的多分类；
以交叉熵作为损失函数，将两个分类损失相加作为模型的最终代价损失，以最小代价损失为目标训练模型，得到bert预训练语言模型和两个softmax微调处理后的分类模型。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，根据文章标题分类模块得到的分类结果对文本进行处理包括以下步骤: :
将输入文本的内容分成句子t=[s1,s2,...,sn]，构造图g=(v,e)，其中v是句子集，对句子进行切分，去掉停用词，得到 si=[ti,1,ti,2,...,ti,n]，其中 ti,j∈sj 为保留候选关键词；
在图g中构造边集e，根据句子之间的内容覆盖度计算相似度，给定两个句子si，sj
根据迭代传播权重计算每个句子的得分，将句子得分倒序排列，提取重要性最高的t个句子作为候选摘要句子。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，给定两句si、sj的相似度计算包括：
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，如果文章题名分类模块的第二分类结果为文章@科普> ，根据段落提取关键句，提取每段时t的值为1；对于文章的标题分类模块的第二分类结果为非科普文章，使用整个文章进行分析，t值为5。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，文章的题名分类模块的第二分类为非科普类文章 @>，基于bert预训练语言模型构建序列标注模型的正确候选答案包括：
将每个句子逐词分割，根据策略给每个词一个标签，将训练集的词序列和对应的标签作为bert模型的输入，通过bert模型进行编码，然后传给bi_lstm -crf 模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观问题自动生成系统，其特征在于，在预测阶段，将文本内容重要性排序模块中生成的关键句依次输入到训练中。 one 序列标注模型进行序列标注处理。当一个实体在句子中被标记时，该句子被视为一个单选题，该实体被掩蔽为该问题的正确候选答案。当句子中有n(n>1)个条目的情况下，句子可以重复n次，生成n个不同的选择题，每个选择题对应一个实体作为正确的候选回答。
9.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理客观题自动生成系统，其特征在于，基于文章标题分类模块，第二分类为文章、文章题目是不定多项选择题的题目。每次设置一个[1,4]范围内的整数随机数r，提取前r个关键句作为该问题的正确候选答案，并将正确的候选答案按照实体类型和应急管理文章采集模块生成的灾难类型。
10.根据权利要求7所述的基于深度学习的应急管理类客观题自动生成系统，其特征在于，待分析的原创数据集全部经过正确候选答案生成模块处理后，系统收录分类信息、实体类型及其对应答案的客观题，以及正确候选答案生成模块中的题，依次取出，包括：
如果问题是不定选择题，则从不定选择题库的答案集中选择与该题的正确候选答案灾难类别一致且实体类型数量最多的答案列表，并将文本相似度与正确答案。4-r候选答案被用作错误的候选答案；如果答案集中没有相同灾难类别的候选答案，但有相同实体类型的答案，则从相同实体类型的实体中随机选择实体替换原正确候选答案中的实体，生成错误候选答案；如果答案集中没有一致的灾难类别且正确答案中没有实体，
如果正确候选答案生成模块是单选题，则根据问题的灾难类型和正确候选答案的实体类型，随机选择与原创正确候选答案最接近的字符长度在答案集中相同的灾难类型和实体类型。如果答案集中的错误候选答案数量不足，则由nltk生成答案的反义词作为错误候选答案的补充。
技术总结
本发明涉及计算机领域，具体涉及一种基于深度学习的应急管理目标问题自动生成系统，包括应急管理文章采集模块，用于获取待分析的原创数据；@文章Title 用于标题类型的二级分类，文章title 分类模块用于标题中描述的灾难类型的分类；根据文章title分类模块得到的分类结果处理的文本的文本内容是重要度排序模块；对于标题分类模块中分类为非科普类的文章，基于BERT预训练语言模型，为序列标注模型建立正确的候选答案生成模块；生成正确的候选答案模块中的问题的错误候选答案生成模块被取出。本发明基于应急管理类文章采集模块、文章标题分类模块、文本内容重要性排序模块、正确候选答案生成模块、错误自动生成客观的应急评估候选答案生成模块问题。
技术研发人员：朱安安；邱彦林；陈尚武
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技术研发日：2020.07.07
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关键词自动采集生成内容系统(1.会员管理：系统支持手动输入价格与根据关键词指数查价两种模式)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-01-19 01:10
关键词自动采集生成内容系统(1.会员管理：系统支持手动输入价格与根据关键词指数查价两种模式)
1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3个级别 增加关键词的关键词成员的查询比例，如果关键词终端是10元代理，代理设置普通用户查询比例为200% ，那么用户加上这个关键词就是20元，超出的10元就是代理的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
2.网站管理。总部、代理商、普通用户可以添加网站，在网站列表页面可以看到网站的基本信息，如：域名、网站姓名、会员、注册时间、关键词数量、达标关键词数量、今日消费、历史消费、网站启用和禁用状态；
3.关键词管理。主站、代理、普通用户可加网站关键词，其中普通用户只能通过关键词价格加关键词，普通用户可加关键词需要进行一般背景审核；
4.关键词查看价格。系统支持两种模式：手动输入价格和基于关键词索引的价格搜索。对于基于关键词索引的价格搜索，我们需要在后台输入索引范围。关键词指数，指数与百度、360等官网数据存在差异，请谨慎使用；
5.关键词排名。做优化的朋友应该知道，在做自然搜索的时候，不同地方是有一种情况的。我们经常有找不到排名或者排名不准确的情况。市场上的扣分系统大多采用单节点查询技术或调用站长之家/5118等查询接口时，一般现象是查询不闪现，我司采用多节点排名查询技术。目前，该国已部署了七个节点。排名查询比站长之家、5118等推演系统准确很多倍，我们提供排名快照服务。如果客户 网站 在搜索结果的前 2 页，
6.公众号查询。系统支持非认证订阅号、服务号等查询网站排名。只需在公众号对话框中输入网站域名，公众号就会自动将网站的排名反馈给用户。下一步将进一步完善公众号的功能，如：余额不足提醒、关键词排名合规推送等功能；
7.财务管理。后台提供清晰、简洁、清晰的财务统计分析。一般后台和代理用户可以看到可用余额、累计消费、上月消费、本月消费、近3个月消费、近1年消费等。情况也可以在背景;
8.在线充值。开发微信扫码支付功能；
9. 利润分析、利润统计、各搜索引擎达成的目标数关键词、最近7天达成的目标数、折线图和条形图显示方便您使用！
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欢迎来到官方第二群：832726901 查看全部
1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3个级别 增加关键词的关键词成员的查询比例，如果关键词终端是10元代理，代理设置普通用户查询比例为200% ，那么用户加上这个关键词就是20元，超出的10元就是代理的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
2.网站管理。总部、代理商、普通用户可以添加网站，在网站列表页面可以看到网站的基本信息，如：域名、网站姓名、会员、注册时间、关键词数量、达标关键词数量、今日消费、历史消费、网站启用和禁用状态；
3.关键词管理。主站、代理、普通用户可加网站关键词，其中普通用户只能通过关键词价格加关键词，普通用户可加关键词需要进行一般背景审核；
4.关键词查看价格。系统支持两种模式：手动输入价格和基于关键词索引的价格搜索。对于基于关键词索引的价格搜索，我们需要在后台输入索引范围。关键词指数，指数与百度、360等官网数据存在差异，请谨慎使用；
5.关键词排名。做优化的朋友应该知道，在做自然搜索的时候，不同地方是有一种情况的。我们经常有找不到排名或者排名不准确的情况。市场上的扣分系统大多采用单节点查询技术或调用站长之家/5118等查询接口时，一般现象是查询不闪现，我司采用多节点排名查询技术。目前，该国已部署了七个节点。排名查询比站长之家、5118等推演系统准确很多倍，我们提供排名快照服务。如果客户 网站 在搜索结果的前 2 页，
6.公众号查询。系统支持非认证订阅号、服务号等查询网站排名。只需在公众号对话框中输入网站域名，公众号就会自动将网站的排名反馈给用户。下一步将进一步完善公众号的功能，如：余额不足提醒、关键词排名合规推送等功能；
7.财务管理。后台提供清晰、简洁、清晰的财务统计分析。一般后台和代理用户可以看到可用余额、累计消费、上月消费、本月消费、近3个月消费、近1年消费等。情况也可以在背景;
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1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3个级别 增加关键词的关键词成员的查询比例，如果关键词终端是10元代理，代理设置普通用户查询比例为200% ，那么用户加上这个关键词就是20元，超出的10元就是代理的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
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