二九文学

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092 机器学习赋能（第2页）

“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CD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-DF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。

第二轮测试开始于当晚九点。

这一次，系统在模拟环境中准确识别了四十七个页面，仅在两个使用异步加载的券商研报页出现漏判。

“已经接近可用水平。”

张远看着成功率曲线逐渐拉平，“只要再压一压误报率，就能上线实盘。”

“不用等完美。”

陈帆敲下确认键，“现在就切一部分流量进来，边运行边优化。”

凌晨两点十七分，警报再度亮起。

某家大型券商官网临时启用了JavaScrpt渲染技术，传统静态抓取方式无法读取核心数据。

旧系统的备用方案是跳过此类页面，但这次，新模块做出了不同反应。

日志显示，系统检测到返回内容为空且响应头带有“textjavacrpt”

标识后，自动触发了备用流程——调用轻量级无头浏览器实例，在后台加载完整DOM树，并结合之前训练出的内容定位模型，精准截取目标表格区域。

“它自己切换了模式。”