我刚开始接触数据科学/机器学习。我需要编写一个网络爬虫，并从每个博客中提取特征。这些特征以标签的形式出现，描述了行业、特定产品、工具以及类似的东西。我已经完成了部分数据抓取工作，但现在卡在了实体识别上。我已经进行了数据处理（分词、数据清理、去除停用词/标点符号、词干提取/词形还原）。那么，现在我应该如何进行特征提取呢？

回答：

好的，你需要做的是设置一个pandas数据框。

在第一列中，你需要包含网站或博客的全部文本，并按你提到的方式处理。在接下来的列中，你需要为你想应用到数据集的每个标签设置一列，并进行独热编码。

然后，你需要通过手动标记来填充数千个网站或博客帖子的行，使用这种独热编码方式。

完成后，你就可以训练你的机器了。之后，任何新的文章输入其中，机器都会输出这些标签属于该文章的概率。GitHub上可能有很多包含预训练模型的代码仓库，你可以使用这些模型。