Python爬虫实战：研究jieba相关技术

1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展，网络新闻已成为人们获取信息的主要渠道之一。每天产生的新闻文本数据量呈爆炸式增长，如何从海量文本中高效提取有价值的信息，成为信息科学领域的重要研究课题。文本分析技术通过对文本内容的结构化处理和语义挖掘，能够揭示隐藏在文本中的主题、情感和趋势，为舆情监测、信息检索、内容推荐等应用提供技术支持。

1.2 研究目标与方法

本研究旨在构建一个完整的新闻文本分析系统，实现从网页数据采集到文本主题挖掘的自动化流程。具体研究目标包括：

1. 设计并实现一个可扩展的新闻爬虫框架，能够高效稳定地获取目标网站的新闻内容
2. 应用 jieba 分词技术对中文新闻文本进行分词处理，提高分词准确性
3. 基于 TF-IDF 算法实现关键词提取，识别新闻中的核心主题