модель трёх ресурсов веб сайтов в сети

у меня есть несколько сайтов в сети
и возникла такая проблема нужно объединить информацию этих сайтов
в одну единую модель текстов ИИ


https://vk.com/altek7
http://stihi.ru/avtor/alteks
https://dzen.ru/alex71


как это можно сделать на питоне с помощью алгоритмов обработки текстов в сети

Объединение информации с нескольких сайтов в единую модель текстов можно реализовать с помощью Python и библиотек для обработки текста и веб-скрейпинга. В вашем случае, вам может понадобиться использовать такие библиотеки, как

BeautifulSoup для парсинга HTML, requests для получения данных с веб-страниц и nltk или spaCy для обработки текстов.

Вот общий алгоритм, который вы можете использовать:

Сбор данных: Используйте requests для получения HTML-кода страниц и BeautifulSoup для извлечения текстовой информации.

Обработка текста: Примените методы предобработки текста, такие как токенизация, удаление стоп-слов, лемматизация и т.д.

Объединение текстов: Объедините обработанные тексты из всех сайтов в одну коллекцию.

Создание модели: Используйте текстовые данные для обучения модели ИИ, например, с помощью scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.

Вот пример кода, который иллюстрирует первые два шага:


  *


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# Убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки
# nltk.download('punkt')
# nltk.download('stopwords')

# Функция для получения текста с веб-страницы
def fetch_text(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
   
    # Измените селекторы в зависимости от структуры страниц
    texts = soup.find_all('p')  # Например, получить все параграфы
    return ' '.join([text.get_text() for text in texts])

# URLs ваших сайтов
urls = [
    'https://vk.com/altek7',
    'http://stihi.ru/avtor/alteks',
    'https://dzen.ru/alex71'
]

# Сбор текстов
all_texts = []
for url in urls:
    text = fetch_text(url)
    all_texts.append(text)

# Объединение текстов
combined_text = ' '.join(all_texts)

# Обработка текста
# Токенизация
tokens = word_tokenize(combined_text)

# Удаление стоп-слов
stop_words = set(stopwords.words('russian'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]

# Результат
print(filtered_tokens)



 **



Примечания:
Структура страниц: Вам нужно будет адаптировать селекторы в soup.find_all(...) в зависимости от структуры HTML ваших страниц.

Обработка текста: Вы можете использовать более сложные методы обработки текста, такие как стемминг, лемматизация и т.д., в зависимости от ваших нужд.

Создание модели: После того как вы соберете и обработаете данные, вы можете использовать их для обучения модели. Например, если вы хотите создать модель для генерации текста, вы можете использовать библиотеки, такие как transformers от Hugging Face.

Этика и правила: Убедитесь, что вы соблюдаете правила использования данных с сайтов и не нарушаете их условия обслуживания.







скажи, ведь блять -
как это можно всё понять
чего в миру ещё желать
нельзя всё в этой жизни знать

и мыслей странная тетрадь
нас научила понимать
зачем мозги всю жизнь еб**ь
чего от жизни стоит ждать

когда в миры уходит Мать
чтоб там душой вселенной стать
а для чего ??
- как знать, как знать ..