爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

QuoraScraper 使用Python Selenium的Quora Web搜寻器

Quora Duplicate Questions Dataset 是用于判别文本中问题对是否重复的数据集，其被用于文本分类研究，旨在为任何人提供训练和测试语义等效模型的机会。 该数据集由超过 400,000 行潜在问题重复对组成，每行包含问题的 ID、问题的完整文本以及指示该行是否包含重复对的二进制值。 该数据集由 Quora 团队于 2017 年发布，主要发布人有 Shankar Iyer、Nikhil Dandekar 和 Kornél Csernai。

kaggle Quora Question Pairs

Kaggle的Quora重复问题检测比赛的解决方案 可以通过以下链接找到比赛： ://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs使用该解决方案，我在3307个团队中排名第23（最高1％）。 考虑到其他顶级解决方案，这是一个相对轻量级的模型。 先决条件 从下载预训练的单词向量，即Gloves.840B.300d，并将其放入项目目录。 从下载火车和测试数据。 创建一个名为“数据”的文件夹并将其放入。 将所有软件包安装在requirements.txt中。 管道 该代码是用Python 3.5编写的，并在装有Intel i5-6300HQ处理器和Nvidia G

判断两个问题句是否表达一个意思。包含 "id","qid1","qid2","question1","question2","is_duplicate"

暂无描述

Quora-挑战 附近 附近的cd； 做测试 浏览器扩展

美国知识问答网站 Quora 上的问题答案数据集，可用以进行重复问题检测。

释义张量流 Tensorflow（1.1.0）中实现了多种用于复述的模型和代码。 我非常小心地记录了代码，并解释了整个模型中各个步骤的操作。 希望对于那些想开始使用Tensorflow的人来说，这将是一个教学示例代码！ 到目前为止，此仓库已实现： 基本的暹罗LSTM基准，大致基于的模型 如所述，带有附加“匹配层”的Siamese LSTM模型 。 的或多或少的最新的双边多视角匹配模型 。 欢迎添加更多模型/优化或修补现有模型的公关！ 模型代码的大部分位于 很多数据处理代码都来自受其启发，如果您喜欢此项目的结构，请检查一下它们！ 安装 该项目是在Python 3.5中开发