092 机器学习赋能 (第1/2页)
　　
　　警报声在主控台响起的瞬间，陈帆的手已经落在键盘上。他没有抬头看屏幕，而是直接调出数据流监控面板，手指快速滑动时间轴——就在三分钟前，系统标记出一组异常中断的日志记录，来自新浪财经的实时公告抓取任务连续失败十二次。
　　
　　“不是网络问题。”李阳从终端后抬起头，声音带着通宵后的沙哑，“是页面结构变了。今天凌晨他们更新了前端模板，表格嵌套层级多了两层，老规则匹配不上。”
　　
　　张远站在另一台显示器前，正回放最后一次成功抓取的画面。“不只是层级。”他指着某段HTML路径，“class命名全换了，还加了动态加载遮罩。现在连标题栏都识别不出来。”
　　
　　陈帆盯着失败样本列表，一条条翻看错误类型。这些本该被自动归类为“公司重大事项”的公告，现在要么被误判成广告，要么直接丢进了空数据池。他知道这意味着什么——如果基础信息采集出现断层，后续所有分析模型都会基于残缺数据做出判断。
　　
　　“不能再靠人工调规则了。”他说，“每次改版都等我们手动重写解析逻辑，等于是让系统一直闭着眼走路。”
　　
　　李阳揉了揉太阳穴，“要不试试用分类模型？把网页区块当作图像区域来处理，训练一个能自适应识别内容类型的算法。”
　　
　　“方向对。”陈帆点头，“但别走图像那条路，算力不够。我们要的是轻量级、高响应的文本结构识别方案。”
　　
　　他转身走向白板，拿起笔写下“朴素贝叶斯”四个字。“就用这个。特征向量选标签深度、属性密度、文本占比，再加上字段关键词分布。目标只有一个：让机器学会自己分辨哪块是行情表，哪块是新闻摘要。”
　　
　　李阳立刻开始整理过去三个月的失败日志。他在数据库里筛选出因结构变更导致解析失败的条目，逐一标注真实内容类型，构建起最初的训练集。每一行错误都被拆解成可量化的参数——比如某个表格是否包含“收盘价”“涨跌幅”这类术语，其父节点是否有“data”或“quote”字样。
　　
　　“我加个反馈机制。”他在代码中插入一段校验逻辑，“每次抓取完成后，系统会比对原始数据与录入结果。如果发现明显偏差，就自动把这个页面打标存入待学习队列。”
　　
　　第一轮模型训练耗时四小时。当新版本爬虫首次接入测试环境时，它面对的是五十个不同格式的财经页面快照，包括改版后的东方财富网和刚启用CDN防护的同花顺接口。
　　
　　结果令人失望——它把一则基金分红公告识别成了高管变动消息，还将一只新股申购信息错归为退市风险提示。
　　
　　“语义混淆。”张远看完输出报告后说，“光靠标签和词频还不够。同样的‘额度’二字，在‘融资额度’和‘赎回额度’里代表完全相反的操作信号。”
　　
　　“那就加上上下文权重。”陈帆调出一份历史正确样本库，“你看这些成功的解析记录，它们共同点是什么？”
　　
　　三人逐条对照，终于发现规律：真正决定区块性质的，往往是标题与首行字段的组合模式。例如，“资金流向”+“净流入金额”大概率属于市场监测板块；而“董事会决议”+“审议通过”则指向公司治理类公告。
　　
　　李阳立即优化特征工程。他在原有基础上引入TF-IDF算法，强化关键字段的区分度，并设置置信度阈值——当模型判定信心低于七成时，任务将转入人工复核通道，避免污染主数据流。
　　
　　
　　
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