词条

为了帮助网友解决“百科怎么做百度百科怎么做、怎么做百度百科”相关的问题，给大家整理了较多的方案供大家进行学习，详细问题包括：“易网传播想知道，现在怎么做百科比较容易通过，做了好多都过不了等一系列的问题解答。” 创建最新词条 这个是小编看了一个帖子后领悟的，因为最新的词条没有什么根据可查，所以容易通过。这个就要你时时刻刻的关注最新的社会动态了，这个就要靠百度了，百度实时热点排行榜很不错，要知道利用啊。比如：11月1号的新疆伊犁地震，易网传播就是抓住这个热点事件，迅速做了一个百科，而且在这个百科的扩展词条了加上了我网站的链接。根据热点事件做百科通过率几乎是100%。有一点要说的是你先把相关的内容发到你的网站，然后再链接你的网站，否则出现什么事情，小编概不负责。 增加词条图片 这个跟词条有错别字一样是可遇而不可求，因为大家都知道这点，所以大家都在找没有图片的百科。增加相关的图片通过率也很高，这个跟改错别字一样，不好增加链接。所以你自己看着办吧，如果你只在乎眼前的利益就不用做了。还有一点也非常重要，就是什么地震啊、车祸啊等事故百科，如果你遇到，就看看有没有在时间、地点有什么错误和疏忽。比如我喜欢看地震的百科，如果震源没有经纬度，我就高兴了，一改就能通过。 修改简单词条 这个就需要你去找那些已经创建好了的词条，而且那么词条的内容是非常的简单的。这个时候你就看看需要增加什么内容

1. TF TF--Term Frequency，词条（Term ）在本文中出现的频率；此值越高，表明该词条越重要。 2. IDF IDF--Inverse Document Frequency，含有词条（Term）文档频率的倒数，再取对数；此值越小，表明该词条越集中。 3. TF-IDF tf-idf = tf*idf 4. Python实现 # coding:utf-8 import math import operator from collections import defaultdict 来源： https://www.cnblogs.com/py-algo/p/11934428.html

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百度百科是百度公司推出的一部内容开放、自由的网络百科全书平台，旨在创造一个涵盖各领域知识的中文信息收集平台。就是这样的一个官方平台也成为了无数企业和品牌争相展示自己的一个大舞台，企业百度百科也成为了百度大搜的一项热门产品。那么不少人一定很想知道，百度百科的内容到底如何进行修改和更新呢，下面 易科百科创建 介绍下。 ​ 百科的部分锁定的词条是无法编辑的，而其它词条带有编辑按钮，在登录百度账号后，即可对选定的百度词条进行编辑。 而在进行词条编辑的时候，官方给出的以下三点是一定要注意的： 1.行文通顺，符合逻辑。易于阅读的文本，必然是行文通顺，符合内容逻辑的。 2.排版符合一般的互联网内容发布规范。 编排段落结构合理、文字属性，符合编排风格统一。 避免滥用编辑器版式，导致词条版面杂乱无章。 3.符合一般百科全书的编撰风格。论述应遵循一般的百科逻辑结构，层次推进。一般从定义（导论部分）展开叙述，逐步扩展内容，循序渐进。 根据词条的内容和实际情况，对词条进行内容编辑、段落的增删或者增加内链已经参考资料等等的编辑操作后，点击右上角的“提交”按钮。 最后提交修改原因，并且等待1到2个工作日的审核期，官方会将审核结果通知发送到提交审核的百度账号中。 **阅读了这篇文章的人还阅读了** 互动百科怎么创建人物百科 可用于创建互动百科参考资料来源网站 百度百科企业人物创建规则 来源： https:/

　　平时我们要搜索某个东西的时候，我们往往会用到百度百科，比如搜“上海”，会出现以下页面： 　　 　　那么，我们能不能利用爬虫，自己制作一个简单的搜索引擎呢？ 　　Why not？！我们自作简单的搜索引擎，展示输入词条的简介部分，这样可以既减少工作量，又展示了该搜索引擎的基本原理。 　　以下为笔者制作的简单的搜索引擎，实现的功能为：读取输入的词条，并输出百度百科里该词条的简介部分。 　　 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Aug 18 15:58:13 2017 @author: JClian """ import re import bs4 import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import urllib.parse import sys search_item = input( "Enter what you want(Enter 'out' to exit):" ) while search_item != 'out' : if search_item == 'out' : exit( 0 ) print( "please wait..." ) try : url = 'https://baike.baidu.com/item/' +urllib.parse

1. TF TF--Term Frequency，词条（Term ）在本文中出现的频率；此值越高，表明该词条越重要。 2. IDF IDF--Inverse Document Frequency，含有词条（Term）文档频率的倒数，再取对数；此值越小，表明该词条越集中。 3. TF-IDF tf-idf = tf*idf 4. Python实现 # coding:utf-8 import math import operator from collections import defaultdict 来源： https://www.cnblogs.com/py-algo/p/11934428.html