jusText

jusText

智能网页正文提取工具 保留核心内容

jusText是一个开源的网页内容提取工具,专注于保留网页中的核心文本信息。该工具可自动移除导航栏、页眉页脚等非核心内容,仅保留完整句子组成的主体文本。jusText广泛应用于语言资源构建和网络语料库创建。它支持Python、C++、Go和Java等多种编程语言,并为用户提供简洁的命令行接口和Python API,便于快速集成到现有项目中。

jusText文本提取网页清理Python库开源项目Github

.. _jusText: http://code.google.com/p/justext/ .. _Python: http://www.python.org/ .. _lxml: http://lxml.de/

jusText

.. image:: https://github.com/miso-belica/jusText/actions/workflows/run-tests.yml/badge.svg :target: https://github.com/miso-belica/jusText/actions/workflows/run-tests.yml

jusText程序是一个用于从HTML页面中删除样板内容(如导航链接、页眉和页脚)的工具。它主要designed用于保留包含完整句子的文本,因此非常适合用于创建语言资源,如网络语料库。您可以在线尝试使用它。

这是原始jusText代码的一个分支,原代码目前已不再维护,托管在Google Code上。

该算法在其他语言中的适配版本:

  • C++
  • Go
  • Java

一些使用jusText的库:

  • chirp
  • lazynlp
  • off-topic-memento-toolkit
  • pears
  • readability calculator
  • sky

一些目前(2020年1月)仍在维护的替代方案:

  • dragnet
  • html2text
  • inscriptis
  • newspaper
  • python-readability
  • trafilatura

安装

确保您已安装Python 2.7+/3.5+和pip(Windows, Linux)。只需运行:

.. code-block:: bash

$ [sudo] pip install justext

依赖

::

lxml (版本取决于您的Python版本)

使用方法

.. code-block:: bash

$ python -m justext -s Czech -o text.txt http://www.zdrojak.cz/clanky/automaticke-zabezpeceni/ $ python -m justext -s English -o plain_text.txt english_page.html $ python -m justext --help # 获取更多信息

Python API

.. code-block:: python

import requests import justext

response = requests.get("http://planet.python.org/") paragraphs = justext.justext(response.content, justext.get_stoplist("English")) for paragraph in paragraphs: if not paragraph.is_boilerplate: print paragraph.text

测试

通过以下命令运行测试

.. code-block:: bash

$ py.test-2.7 && py.test-3.5 && py.test-3.6 && py.test-3.7 && py.test-3.8 && py.test-3.9

致谢

.. _Natural Language Processing Centre: http://nlp.fi.muni.cz/en/nlpc .. _Masaryk University in Brno: http://nlp.fi.muni.cz/en .. _PRESEMT: http://presemt.eu/ .. _Lexical Computing Ltd.: http://lexicalcomputing.com/ .. _PhD research: http://is.muni.cz/th/45523/fi_d/phdthesis.pdf

该软件由布尔诺马萨里克大学自然语言处理中心开发,得到了PRESEMT和Lexical Computing Ltd.的资金支持。它还与Jan Pomikálek的博士研究相关。

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