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🗣 Wd提问: 关键词挖掘脚本云服务器

🤖 Ai回答:
要编写一个用于挖掘与“云服务器”相关的关键词的Python脚本，我们可以使用一些常见的库如`requests`, `BeautifulSoup4`, 和自然语言处理工具（例如NLTK或spaCy）。这里我将提供一种简单的文本分析方法来提取相关词汇。请注意，在实际应用中可能需要更复杂的算法和数据集来进行准确的关键词挖掘。

首先确保安装必要的包：
bash
pip install requests beautifulsoup4 nltk spacy

接下来是基本实现：

1、获取网页内容：从某个网站抓取包含有关于云服务器”的信息。
2、预处理文本: 清洗、分词等操作以准备进行后续步骤。
3、统计频率并排序: 使用计数器找出出现次数最多的单词作为候选关键短语，并根据需求调整阈值过滤掉低频词语或者停用词列表中的常见无意义词(比如 the, “and”，etc) 以便得到更有价值的结果集合。

下面是一个简化版示例代码片段展示如何完成上述任务的一部分功能:

python
import re, string
from collections import Counter
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as BS

定义函数用来清洗字符串并将所有字母转换为小写形式
def clean_text(text):
text = .join([char for char in str(text).lower() if not (char.isdigit()) and char.lower()])
return ' '.join(word.strip(string.punctuation + '\n')for word in text.split())

url=https://www.65.hk/your_page_with_cloud_servers_info
response=requests.get(url)
html=response.text
soup=BS(html,'lxml')

text=soup.find_all('p')
cleaned_texts=[clean_text(p.getText(strip=True)) for p in texts]

all_words=''.join(cleaned_texts)

word_counts=dict(sorted((Counter(all_words)).items(), key=lambda x:x[0], reverse=False))

print(Top keywords:)
top_keywords=list(dict(filter(lambda item:item[1]5 , word_counts.items())).keys())
print(top_keywords[:8]) 打印前八个高频关键字

注意上面的例子只是一个非常基础的方法，请结合具体业务场景进一步优化和完善此方案；另外也可以考虑利用机器学习模型训练出更适合特定领域的特征向量表示方式从而提高搜索结果的相关性等等高级技术手段。

Ai作答

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