对《人民日报》在线领导留言板2023.5-2023.11的数据进行抓取和分析，共39万条（限时抓取，如果所有条目都被抓取，将达到约200万条）。爬虫解决的问题包括：1在互联网不景气时捕获空内容的程序的稳定性处理；二. 在进行《人民日报》在线领导留言板数据分析时，首先需要关注的是数据抓取的过程。数据抓取通常涉及到网络爬虫（Web Crawler）技术，该技术能够自动化地浏览网络，从互联网上收集特定的信息。由于数据量庞大，达到39万条，潜在总数据量可能高达200万条，因此爬虫程序的稳定性和效率显得尤为重要。面对互联网不景气时可能出现的空内容情况，爬虫需要具备异常处理机制，以确保数据收集过程的连续性和完整性。 数据分析是继数据抓取之后的重要步骤。在处理大量文本数据时，文本分析技术能够帮助我们从原始数据中提取出有价值的信息。在这个项目中，使用了selenium-message_board-text_analysis-main这一工具，selenium是一个自动化测试工具，它可以模拟用户在浏览器中的操作，对于需要处理JavaScript动态加载内容的网站尤为有用。而text_analysis则指的是文本分析技术，它能够对留言板上的文本信息进行处理，比如去除无关字符、分词、统计词频、情感分析等，从而得到具有可操作性的数据。 情感分析是文本分析中的一个重要分支，它通过自然语言处理技术来判断文本所表达的情绪倾向，如积极、消极或中性。在分析《人民日报》领导留言板的数据时，情感分析可以帮助识别民众对当前政策、社会事件的看法和反应，从而为政策制定者提供参考。 此外，数据可视化技术也是数据分析不可或缺的一部分。通过图表、地图等方式将分析结果呈现出来，可以更加直观地展示数据背后的趋势和模式。比如，可以将留言的时间分布、热点话题分布等通过时间序列图表、词云图等形式展示，以便用户更好地理解和利用这些数据。 《人民日报》在线领导留言板的数据抓取和分析项目是一个复杂的工程，它不仅涉及到了网络爬虫和文本分析技术，还包括了数据处理、情感分析以及数据可视化等多个方面。通过对这些数据的深入分析，可以为政策评估、社会动态监控、舆论趋势分析等方面提供有力的数据支持。

人民日报的爬取数据集

人民日报的1998年1月份的标注过的语料。

人民日报语料处理工具集 | Tools for Corpus of People's Daily

安全技术-网络信息-纽约时报网络版与人民日报网络版编辑特色比较研究.pdf

人民日报，2019年1月1日到2020年2月27日的所有文章，SQLITE数据库，共30470篇文章，仅供学习使用，不得作商业用途。供写作爱好者或时政爱好者方便使用。数据表的格式为： CREATE TABLE content ( conID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,--自动增量ID nDate date,--文章日期 cDate varchar(14),--未用（超长varchar不截断） nodeName varchar(30),--版名（超长varchar不截断） nodeNum int,--版次，即文章在第几版 nTitle varchar(1000),--引标题 cTitle varchar(1000),--主标题 cTitle2 varchar(1000),--副标题 cnodeNum varchar(32) UNIQUE ,--保存人民日报的网站文件名，类UUID，唯一 cAuthor varchar(200),--文章作者 content text --文章内容 );

用Java（Jsoup）实现的爬虫程序，能够获取人民日报的某一天的全部文本新闻信息，然后用JFrame显示出来。

2014年的人民日报数据，总共有28万行，可直接做词性标注训练使用，处理后也可以做实体识别模型训练用。

1998年的人民日报语料,语料中有少许的不规范的地方,经过个人加工与修正,方便大家使用

人民日报分词语料1998年1月份，包含训练和两份语料和汇总语料，可以自行训练和验证模型使用。