基于網絡爬蟲技術的藏文熱點詞推送系統的研究與應用

摘要：網絡爬蟲作為一種成熟的網頁信息采集技術，已得到眾多學者的研究與貢獻。在藏文資源缺乏的小數據條件下，文章使用Python語言實現網絡爬蟲，爬取中國西藏新聞網頁面的藏文文本信息。構建藏文熱點詞推送系統，便于人機交互與結果展示。采用無標注的藏文文本研究數據增強與特征提取方法，旨在提升藏文信息的分析與應用效果。

關鍵詞：網絡爬蟲；特征提取；數據增強；藏文熱點詞

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）20-0069-03

0引言

藏文是一種富有文化底蘊且結構獨特的語言，其信息化處理在國家信息化戰略中占據著重要的位置。隨著信息技術的快速發展，尤其是大數據和人工智能的廣泛應用，如何更好地實現藏文的自動信息處理成為了研究的熱點話題。藏文文本作為藏文信息處理的基礎資源，其采集、處理與分析對于推進藏文信息化具有至關重要的作用。但相較于其他主流語種，數字時代藏文資源匱乏，給信息處理帶來了嚴峻挑戰。本文圍繞藏文特征的把握、網絡爬蟲的設計實現、數據增強以及特征提取技術等方面展開深入研究。因此，本文的優化設計基于藏文網頁的結構和內容特點，高效采集藏文互聯網資源，并對無標注的藏文文本進行文本分析、分詞處理、生成詞頻統計和熱點詞云圖，構建藏文熱點詞推送系統。

1基于Python網絡爬蟲技術的網頁數據爬取研究

網絡爬蟲技術[1]是信息時代的重要工具，能夠高效率、大規模地從網絡世界中采集數據資源，涉及網頁抓取與數據提取等復雜的過程，通常包括“requests”發送HTTP請求，“BeautifulSoup（bs4）”獲取頁面內容、解析頁面、爬蟲存儲等。本文基于藏文新聞網站的藏文頁面，爬取其多級頁面以獲取新聞標題、發布時間、正文內容。在實現網頁數據抓取的技術細節處理中，具體流程如下：采用Python編寫爬蟲程序，以支持動態分頁抓取和遞歸處理多層鏈接；在爬蟲的關鍵位置添加日志和重試機制，通過多級爬取控制，防止在抓取過程中某個頁面失敗造成數據丟失，并實現下一級頁面URL的拼接，讓爬蟲更健壯；利用lxml庫和XPath語言，高效提取頁面中需要的藏文文本數據；引入代理池代理IP輪換技術，避免因頻繁請求而被封禁。爬蟲解析示例如圖1所示。

由于藏文編碼與常用編碼有所不同，本研究結合UTF-8、UTF-16和相關編碼轉換技術，確保爬取過程中文本信息不發生格式錯亂，保持了數據的整潔性和精確性。數據解析完畢后，通過預設好的數據模型對抓取內容進行清洗和轉換，使用正則表達式去除無關字符和空白行，在保證信息提取準確性的基礎上，為后續文本分析和特征提取打下扎實的基礎。

2原始數據處理與文本分析

2.1構建藏文初始語料數據集

藏文由不同字符編碼組成，所收集的文本來自各大新聞網站，采用不同的編碼類型，必須將這些文本進行編碼轉換，轉換成一個統一格式才能開展工作，這正是與漢語和英文文本的數據預處理過程的不同之處。目前各大網站上使用的藏文編碼有Unicode編碼、藏文的拉丁轉寫、同元編碼以及班智達編碼。本文將所得語料統一保存成Unicode編碼格式，在Uni?code編碼中，藏文字符所在的區間是[0F00-0FFF]，該編碼包括194個藏文字符，涵蓋了藏文書寫的基本結構。藏語和漢語一樣，沒有詞邊界。藏文由拼寫符號構件構成，并且字母組合排序有嚴格的規則，通常以基字作為每個音節的核心，按照從左到右，從上到下的順序進行書寫。藏文各音節之間由音節點分隔開，且藏文詞與詞之間沒有明確的分隔標記。藏文詞的結構示意圖如圖2所示。

本文選用中國西藏新聞網（https：//www.xzxw.com）藏文版頁面（https：//tb.xzxw.com/）開展數據爬取工作，爬蟲系統按一級條目（新聞、政務、時評、援藏、教育、文旅、法治、生態、非遺、專題）依次爬取相應文本，其中“新聞”頁面一欄就包含了社會、財經、法治、生態、國內國際、體育娛樂等類別，通過自動爬蟲系統爬取各類藏文文本，構建藏文初始數據集，為后期研究藏文文本提供數據支持。

2.2藏文文本特征提取

為了有效捕捉藏文的語言特性，本研究對初始文本進行了仔細的預處理操作[2]，包括去除噪聲數據[3]、標點符號和非文本元素。為提煉有代表性的特征詞，本研究引入了詞頻逆向文檔頻率（TF-IDF）[4]算法計算每個單詞的權重，排除常用但信息量小的詞匯。然后選取信息熵較高的詞匯作為特征詞，這些詞匯通常能準確地反映文本的主題和內容。在特征提取和權重計算完成之后，本研究借助機器學習算法[5]及深度學習技術[6]的分類算法，進一步提取藏文文本的深層特征。這些技術對于捕捉文本序列信息和長距離依賴關系具有顯著優勢，能夠在一定程度上揭示藏文獨有的詞法和句法結構。例如支持向量機（SVM）、隨機森林、卷積神經網絡（CNN）和長短時記憶網絡（LSTM）等算法，綜合分析并驗證藏文文本中熱點詞的可用性。

通過細致的預處理、分詞、特征權重計算，以及應用先進的機器學習和深度學習技術，本文的特征提取工作能夠確保藏文文本熱點詞推送的準確性和實用性。

3關鍵問題及解決方法

3.1反爬蟲和數據去重策略

針對網絡爬蟲過程中遇到的反爬蟲策略問題[7]，研究小組設計了一種多線程訪問管理系統[8]。該系統在盡量減少對被訪問服務器負載的前提下，通過模擬正常用戶訪問的方式，動態調整爬蟲的請求頻率和訪問模式，有效規避了IP封鎖和請求頻率限制的問題。具體技術實現包括：采用“tenacity”庫實現重試機制，自動處理失敗請求并減少爬蟲中斷；采用“set”數據結構實現去重，避免重復抓取相同頁面，保證數據的唯一性；采用logging記錄請求和錯誤信息，生成日志記錄，便于后續調試和分析。此外，系統引入自適應數據解析框架以及模擬瀏覽器技術，進一步提升了爬蟲對異構網頁的適應能力和數據收集的準確率。

3.2數據增強方法

考慮到藏文數據的稀缺性，本研究采用無監督學習的數據增強方法[9]。通過對無標注的藏文原材料進行詞義擴展和句子級重新組合，在不改變原有文本意圖的前提下，生成新的訓練樣本數據。具體而言，本研究將動態爬取的新聞數據（時間選取最近一周）中同類別文本進行文本級重新組合，累計寫入新的類別文檔，生成語義特征更為豐富的樣本數據。該方法極大地豐富了訓練數據集，為后續的知識提取和模型訓練提供了更加堅實的數據基礎。

通過對這些關鍵問題的逐一攻破，本研究在藏文文本的處理和信息抽取方面提供了重要的參考價值和技術支撐。

4藏文熱點詞推送系統的應用研究

4.1藏文熱點詞推送系統的需求分析和設計

藏文熱點詞推送系統的設計核心在于對大量非結構化藏文文本進行智能分析，從中提取關鍵熱點詞，以滿足用戶實時獲取信息的需求。為此，本研究運用先進的自然語言處理技術，結合藏文文本的特殊性，開發一個專門針對藏文新聞類資源的熱點詞提取系統。該系統主要分為數據采集模塊、文本預處理和熱點詞提取模塊及用戶交互界面三個部分。

4.1.1數據采集模塊

數據采集模塊采用網絡爬蟲技術，高效率地從藏文新聞網站中爬取最新文本數據，能有效應對目前藏文資源相對匱乏的挑戰。為了提升爬取速度并保證數據質量，本研究采用自適應爬取策略來避開反爬蟲機制，確保連續穩定地獲取數據。此外，在數據存儲過程中加入了數據增強技術，旨在解決小規模數據集上的過擬合問題，提升系統的泛化能力。

4.1.2文本預處理和熱點詞提取模塊

文本處理模塊負責對采集到的原始藏文數據進行預處理，包括去除噪聲、分詞等步驟。通過運用深度學習框架，本研究能夠訓練特定于藏文的詞嵌入和模型，以提取文本的深層次特征。本研究選用西藏大學尼瑪扎西團隊研發的藏文分詞系統[10]“TBU_Cut?setTi”進行藏文文本預處理和分詞，該分詞工具集成了詞匯轉換、文本清理、模型推理等功能，利用“Py?Torch”加載已訓練的模型，對藏文文本進行分詞和標注，并處理特殊字符和詞匯，極大地提高了研究中藏文分詞的處理效率和準確性，通過“Pickle”格式保存并加載詞匯表和模型參數。熱點詞提取模塊是推送系統的核心，它基于先進的文本聚類算法，能夠智能篩選并生成熱點詞列表。為了捕獲藏文文本的特性，本研究采用基于“TFIDF”和文本聚類的方法進行熱點詞的提取，構建有效的特征詞池。

4.1.3用戶交互界面

用戶交互界面以用戶友好的方式展示熱點信息動態詞云[11]，采用“FontProper?ties”框架支持藏文字體的加載，“WordCloud”用于生成詞云圖，“Matplotlib”用于展示詞云，最終通過“PyQt5”進行功能模塊的可視化設計，展示藏文熱點詞云圖。該界面設計兼顧簡潔性和易用性，以確保不同用戶群體都能夠迅速了解并應用。

4.2系統應用結果展示

藏文熱點詞推送系統在網絡爬蟲技術的支持下，對互聯網上的藏文文本信息進行全面高效的爬取與整合。系統展示模塊經過優化設計，能夠以圖表或文字的形式動態展現熱點詞匯的頻次及相關性變化。結合實時數據流，熱點詞匯列表每隔一定時間自動刷新，確保用戶獲取的信息始終保持最新狀態。詞頻統計結果如圖3所示。

用戶可以根據個人需求，調整推送系統的熱點監測參數，如時間間隔、熱點詞數量、相關度閾值等，系統生成藏文熱點詞詞云如圖4所示。

在應用結果測試中，系統表現出較高的準確度和穩健性。在對比測試中，系統成功推送了“‘石榴籽’故事”“羅薩梅朵”等一系列與當前社會熱點密切相關的藏文詞匯。藏文熱點詞推送系統經受了實戰的考驗，不僅提供了一個高效獲取藏文網絡文本信息的工具，還為藏文文本的數據分析和知識提取提供了有力的技術支撐。通過智能化的熱點發現和推送機制，本研究期待該系統能夠提升藏文文本分析的效率，并在實際應用中取得顯著的社會效益。

5結束語

藏文信息處理的進步不僅有助于文化傳承，還能為藏文使用者帶來直接的利益。本系統的設計初衷是為用戶提供一個直觀、易于操作的平臺，以便快速獲取最新藏文熱點詞匯。通過人機交互方式增強系統實用性，使其能更好地反映藏文網絡空間的熱點話題。本研究設計的藏文熱點詞推送系統能夠滿足用戶對關鍵信息的即時獲取需求，助力輿情方面工作按需獲取、有的放矢。該系統基于前期的信息采集、特征提取與文本分析工作，通過機器學習及深度學習算法對數據進行智能處理，具有高度可延展性，可遷移至藏文文本分類、搜索引擎、機器翻譯等多領域的研究。此外，本研究進展在促進藏文數字資源建設方面也發揮著重要作用，不僅為藏文信息處理的學術研究提供了新視角，也為解決實際問題提供了可行方案。未來工作將在現有研究基礎上進一步優化算法、擴大數據集規模，實現更加精細化和個性化的信息服務。期待本研究能為藏文信息處理技術的發展趨勢提供精準導航，同時為相似語言資源的研究與應用提供參考。

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【通聯編輯：李雅琪】