092 机器学习赋能-《造个系统做金融》


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    “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。

    “它自己切换了模式。”李阳盯着调度日志,语气有些发紧,“没有等待指令,也没有进入人工干预队列。它判断该用哪种方式,并执行了。”

    陈帆没有说话。他放大了那次抓取的全过程记录:从请求发起、特征识别、模式选择,到最后的数据提取,整个链条完全闭环。更关键的是,系统在完成操作后,还将此次JS渲染页面的结构特征存入本地样本库,供下次比对使用。

    “这不是被动升级。”张远低声说,“这是在进化。”
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