092 机器学习赋能 (第2/3页)
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。
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JavaScript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“text/javascript”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
（本章未完，请点击下一页继续阅读）