构建一个网页内容关键词提取爬虫：用Python实现文本分析与自然语言处理

1. 引言

随着互联网的快速发展，大量的文本内容充斥着各类网页，如何从这些信息中提取出有价值的关键词，帮助我们快速了解页面的主题，已经成为了一个非常重要的问题。关键词提取是信息检索和自然语言处理（NLP）领域中的关键任务之一，它在搜索引擎优化（SEO）、内容推荐、舆情分析、文本摘要等多个应用中都有着广泛的应用。

本博客将展示如何使用Python爬虫抓取网页内容，并利用自然语言处理技术从网页中提取出关键词。我们将结合一些先进的文本处理技术，如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和TextRank算法，并利用requests、BeautifulSoup、jieba、sklearn等最新技术，帮助你轻松实现网页关键词提取功能。

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2. 项目目标与技术概述

2.1 项目目标

通过本项目，读者将学会如何：

1. 抓取网页内容：使用Python爬虫技术抓取网页上的文本数据。
2. 文本预处理：对抓取的网页内容进行预处理，包括去除HTML标