Собираем данные для тренировки в решении NLP-задач

Выбор источника и инструментов реализации

В качестве источника информации я решил использовать habr.com – коллективный блог с элементами новостного сайта (публикуются новости, аналитические статьи, статьи по информационным технологиям, бизнесу, интернету и др.). На этом ресурсе все материалы делятся на категории (хабы), из которых только основных – 416 штук. Каждый материал может принадлежать к одной или нескольким категориям.

Код для сбора информации (парсинга) написан на языке python. Среда разработки – Jupyter notebook на платформе Google Colab. Основные библиотеки:

• BeautifulSoup – парсер для синтаксического разбора файлов html / xml;
• Requests – инструмент для составления и обработки http запросов;
• Re – модуль для работы с регулярными выражениями;
• Pandas – высокоуровневый инструмент для управления данными.

Также использовал модуль tqdm для визуализации прогресса обработки и модуль ratelim для ограничения количества запросов к данным (чтобы не превысить лимит и не создавать излишнюю нагрузку на сервер).

Подробности реализации

Каждая публикация на Хабре имеет свой номер, который отражается в адресной строке. Это позволит осуществить перебор всех материалов в цикле:

mainUrl = 'https://habr.com/ru/post/' postCount = 10000

Однако следует иметь ввиду, что некоторые публикации могут быть удалены авторами, либо перенесены в черновики, поэтому доступа к ним не будет. Для обработки таких случаев удобно использовать блок try… except в связке с библиотекой requests. В общем виде процедура получения текста статьи может выглядеть так:

@ratelim.patient(1, 1) def get_post(postNum): currPostUrl = mainUrl + str(postNum) try: response = requests.get(currPostUrl) response.raise_for_status() response_title, response_post, response_numComment, response_rating, response_ratingUp, response_ratingDown, response_bookMark, response_views = executePost(response) dataList = [postNum, currPostUrl, response_title, response_post, response_numComment, response_rating, response_ratingUp, response_ratingDown, response_bookMark, response_views] habrParse_df.loc[len(habrParse_df)] = dataList except requests.exceptions.HTTPError as err: pass

Первой строкой задается лимит на максимальное количество вызовов процедуры за промежуток времени – не более одного раза в секунду. В блоке try получаю результат запроса к странице – при положительном ответе переход к разбору страницы, в случае возникновения исключений пропуск адреса и переход к следующему.

В процедуре executePost описана обработка кода интернет-страницы для получения текста статьи и других необходимых параметров.

def executePost(page): soup = bs(page.text, 'html.parser') # Получаем заголовок статьи title = soup.find('meta', property='og:title') title = str(title).split('="')[1].split('" ')[0] # Получаем текст статьи post = str(soup.find('div', id="post-content-body")) post = re.sub(' ', ' ', post) # Получаем количество комментариев num_comment = soup.find('span', id='comments_count').text num_comment = int(re.sub(' ', '', num_comment).strip()) # Ищем инфо-панель и передаем ее в переменную info_panel = soup.find('ul', attrs={'class' : 'post-stats post-stats_post js-user_'}) # Получаем рейтинг поста try: rating = int(info_panel.find('span', attrs={'class' : 'voting-wjt__counter js-score'}).text) except: rating = info_panel.find('span', attrs={'class' : 'voting-wjt__counter voting-wjt__counter_positive js-score'}) if rating: rating = int(re.sub('/+', '', rating.text)) else: rating = info_panel.find('span', attrs={'class' : 'voting-wjt__counter voting-wjt__counter_negative js-score'}).text rating = - int(re.sub('–', '', rating)) # Получаем количество положительных и отрицательных голосов за рейтинг статьи vote = info_panel.find_all('span')[0].attrs['title'] rating_upVote = int(vote.split(':')[1].split('и')[0].strip().split('?')[1]) rating_downVote = int(vote.split(':')[1].split('и')[1].strip().split('?')[1]) # Получаем количество добавлений в закладки bookmk = int(info_panel.find_all('span')[1].text) # Получаем количество просмотров поста views = info_panel.find_all('span')[3].text return title, post, num_comment, rating, rating_upVote, rating_downVote, bookmk, views

В ходе обработки использовалась библиотека BeautifulSoup для получения кода страницы в текстовом виде: soup = bs(page.text, ‘html.parser’). Затем использовал функции этой библиотеки find / findall и другие для поиска определенных участков в коде (например, по имени класса или по html-тегам). Получив текст статьи обработал его регулярными выражениями для того, чтобы очистить от html-тегов, гиперссылок, лишних знаков и др.

Оформив обработку отдельной страницы можно запустить ее в цикле по всем статьям (или по необходимой выборке), размещенным на ресурсе. Например, можно взять первые 10 тысяч статей. Библиотека tqdm отобразит текущий прогресс выполнения.

for pc in tqdm(range(postCount)): postNum = pc + 1 get_post(postNum)

Данные записывал в датафрейм pandas и сохранял в файл:

В результате получил датасет, содержащий тексты статей ресурса habr.com, а также дополнительную информацию – заголовок, ссылка на статью, количество комментариев, рейтинг, количество добавлений в закладки, количество просмотров.

В дальнейшем полученный датасет можно обогатить дополнительными данными и использовать для тренировки в построении различных языковых моделей, классификации текстов и др.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: newtechaudit.ru

Комментарии: