我把91网的内容筛选拆给你看：其实一点都不玄学
引言 很多人看到网络上信息杂乱，就觉得“玄学”——似乎只有少数人知道怎样挑出有用的内容。事实是：把一个站点的内容筛选、拆解、重组，本质上是一套可复制的方法论。本文把我在处理91网内容时用到的流程、判断标准和工具一步步拆开，告诉你如何把“杂乱”变成“有用”。
一、先定目标：你要什么样的库 在动手前，先明确要解决的问题。常见目标有：
- 做主题分类与标签化，方便检索
- 提取高质量文章作为知识库
- 为不同受众筛选适配内容（初学者/进阶/专业）
- 整合成可供二次创作的素材包
明确目标后，筛选的标准才能具体化，不会东一榔头西一棒子。
二、建立可量化的筛选标准 “喜欢/不喜欢”太主观，要把判断变成规则。常见的可量化标准：
- 信息完整度（是否包含时间、来源、作者等基础元信息）
- 原创度（是否大段抄袭或重复）
- 可读性（段落结构、逻辑连贯、有没有明显语病）
- 实用性（是否有可操作的结论或可验证的数据）
- 安全与合规（是否含有违规内容或侵犯版权）
每条标准可以设定一个权重，最后用加权得分决定是否纳入库。
三、数据抓取与去重（抓取不是终点） 抓取可以用现成的爬虫或手动保存，但更重要的是后续处理：
- 规范化元数据：统一时间格式、作者名、来源链接，方便后续统计
- 去重处理：同一篇内容的不同镜像要合并，保留最完整的版本
- 断句与分段：把长串文本拆成便于机器和人判断的单位
四、自动化初筛：关键词与模型结合 初筛用自动化可以大幅节省人工成本：
- 关键词规则：基于目标设定一系列正/负向关键词，用于快速排查
- 主题分类模型：用简单的TF-IDF或更现代的文本分类器，将内容分到预设标签
- 质量打分模型：把上文的可量化标准训练成一个打分器，给每条内容打分
自动化的结果并非终局，而是把重点内容筛出来供人工复核。
- 是否存在误分类或语义错误
- 内容是否存在版权或法律风险
- 是否需做摘录或重写以适配发布渠道
人工复核也应遵循一套模板化流程，保证效率和一致性。
六、内容拆解与重组：从长文得出可用单元 把一篇长文拆成便于使用的片段，常见做法：
- 提取核心观点/结论（每条用一句话总结）
- 抽取事实/数据点（附上来源链接）
- 提炼可操作步骤或清单
- 标注适用场景与受众级别
这样既保留原文价值，又便于二次使用与检索。
七、标签系统与目录结构：找东西比存东西重要 好的标签体系能让库变得有用。设计时注意：
- 标签分层：一级为大主题，二级为子话题，三级为情境或形式
- 标签不要无限制扩张，保持在可控范围（例如200个以内）
- 用标签同时支撑搜索与推荐：标签可以映射到关键词、相关主题和相似内容
八、为发布做优化（面向读者） 如果目的是把筛选结果发布到站点或社媒，需做以下优化：
- 标题与摘要：抓住痛点，短句命中用户搜索意图
- 图片与视觉碎片化：用缩略图、要点卡片提升可读性
- 链接与注释：每个被引用的数据或观点都给出来源，提高信任度
- SEO基础：合理使用关键词，保持内容原创或改写比例，避免直接复制
九、合规与伦理考虑（不可省） 即便目标只是整理内容，也要遵守规则：
- 尊重版权：能引用就注明，必要时联系原作者授权
- 过滤违法或敏感信息：不把违规内容纳入公开库
- 明确用途：内部研究和公开发布的筛选标准可以不同
十、评估与迭代：让系统自己变聪明 搭建好流程后，通过指标来评估效果并迭代：
- 命中率（初筛后人工保留比例）
- 人工复核时间成本
- 用户行为（点击、停留、转发）
- 内容更新率与过时率
根据数据调整关键词、模型和权重，长久下来系统会越来越稳。
实操小工具清单（快速上手）
- 抓取：Scrapy、Octoparse、浏览器插件保存
- 去重/对比：文本相似度算法（Cosine、Jaccard）
- 分析/分类：scikit-learn、spaCy、简易BERT模型
- 标注/复核：Airtable、Notion、Google Sheets + 自定义表单
- 可视化/发布：Google Sites、WordPress、Notion 页面
常见坑与应对
- 坑：关键词太窄导致漏掉好内容。对策：定期审视漏网之鱼并补充关键词库。
- 坑：自动筛选过度信任模型。对策：保留一定比例的随机抽样人工复核。
- 坑：标签膨胀到难以维护。对策：定期合并同义标签，删掉低频标签。
