答案：文本挖掘需先清洗HTML获取正文，再经预处理、特征提取后进行分析。具体为：1. 用requests和BeautifulSoup抓取并解析HTML，去除噪声；2. 清理残留符号、分词、去停用词等；3. 采用TF-IDF或词嵌入向量化；4. 实施主题建模、情感分析等任务，关键在于精准提取与合理建模。
从HTML数据中进行文本挖掘和分析，关键在于提取有用文本内容并去除无关的标记、广告、导航等噪声信息。整个技术路线可以分为几个清晰步骤，结合工具与算法实现高效处理。
1. HTML数据获取与清洗
原始HTML通常包含大量标签、脚本、样式和结构化元素，需先提取正文内容。
说明： - 使用Python的requests或urllib获取网页源码。 - 利用BeautifulSoup或lxml解析HTML，定位正文区域（如标签）。 - 去除
主要操作包括： - 去除HTML残留符号（如 、） - 转换为小写，去除标点、数字（视任务而定） - 分词（中文需用jieba等工具，英文可用nltk或spaCy） - 去停用词（如“的”、“是”、“the”、“and”） - 词干提取或词形还原（英文适用）3. 特征提取与表示
将文本转化为机器可处理的数值形式。
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常用方法： - 词袋模型（Bag-of-Words）：统计词频 - TF-IDF：衡量词语重要性，降低高频无意义词权重 - 词嵌入（Word2Vec、FastText）：捕捉语义关系 - 句子/文档向量（Sentence-BERT）：适用于相似度计算4. 文本挖掘与分析任务
基于向量化文本，开展具体分析。
常见应用： - 主题建模：用LDA发现文档隐含主题 - 情感分析：判断用户评论倾向（正面/负面） - 关键词提取：找出核心术语（如TF-IDF top词） - 文本聚类：对相似内容分组（如K-means） - 命名实体识别（NER）：提取人名、地点、机构等基本上就这些。整个流程从抓取到分析，重点是清理HTML噪声并准确提取语义信息。工具链成熟，关键是根据目标调整预处理和模型选择。不复杂但容易忽略细节，比如编码问题或动态加载内容。
