示例，在爬虫规则中定义抓取字段

openclaw openclaw官方 2026-04-09 1

核心文本分析功能

OpenClaw 的文本分析通常集成在数据处理管道中,主要包含以下几类功能：

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关键信息提取
- 命名实体识别：自动识别文本中的人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币等实体。
- 关键词/短语抽取：从文章中提取出代表核心内容的关键词或关键短语。
- 摘要生成：自动生成文本的简短摘要,保留核心意思。
内容分类与打标
- 主题分类：将文本归类到预设的类别中（如科技、体育、财经、娱乐等）。
- 情感分析：判断文本的情感倾向（正面、负面、中性），常用于评论、社交媒体舆情分析。
- 意图识别：识别用户的意图或需求，常用于客服对话分析（如咨询、投诉、购买等）。
结构化解析
- 对于特定格式的文本（如产品描述、新闻稿、报告），可以提取出结构化的字段，从一篇新闻中提取、发布时间、作者、、来源；从一个产品页面提取 产品名称、价格、规格、描述。

使用方法（通用流程）

文本分析功能通常在 数据清洗和预处理 之后，数据存储 之前被调用,以下是典型的使用步骤：

步骤 1：抓取原始数据

首先使用 OpenClaw 的爬虫引擎抓取目标网页或文档，获取原始 HTML 或文本数据。

  fields:
    - name: "raw_html"
      selector: "html"
    - name: "title"
      selector: "h1.article-title"
    - name: "publish_time"
      selector: ".time"

步骤 2：清洗与提取正文

使用内置的 Cleaner 或自定义函数，从 raw_html 中去除广告、导航栏等噪音,提取出纯净的正文文本。

# 伪代码示例：在数据处理管道中清洗
def clean_content(item):
    from openclaw.cleaners import BasicCleaner
    cleaner = BasicCleaner()
    item['clean_content'] = cleaner.clean(item['raw_html'])
    return item

步骤 3：调用文本分析模块

这是核心步骤，OpenClaw 的文本分析可能通过以下方式实现：

内置模块：OpenClaw 可能集成了一些基础的 NLP 模型（如基于 TF-IDF 的关键词提取，基于规则的情感词典）。
集成外部 API：更常见且强大的是，OpenClaw 被设计为可以轻松集成第三方 NLP 服务（如 百度 NLP、阿里云 NLP、腾讯云 NLP、华为云 EI，或开源的 HanLP、NLTK、spaCy 等）。

# 伪代码示例：在数据处理管道中集成第三方NLP API进行情感分析
import requests
import json
def analyze_sentiment(item):
    clean_text = item['clean_content'][:500]  # 取前500字符分析
    # 调用假设的某云NLP服务API
    api_url = "https://nlp-api.example.com/v1/sentiment"
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
    data = {"text": clean_text}
    response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data)
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        item['sentiment'] = result.get('label')  # 如 'positive'
        item['confidence'] = result.get('score')  # 置信度
    return item
# 在OpenClaw任务管道中注册此函数

步骤 4：结构化输出与存储

将原始数据、清洗后的文本以及分析结果（如实体、关键词、情感标签）一起，存储到数据库（如 MySQL、MongoDB）或文件中（如 JSON、CSV）。

{
  "url": "https://example.com/news/123",: "某公司发布新品",
  "publish_time": "2023-10-27",
  "clean_content": "这里是清洗后的新闻正文内容...",
  "analysis_result": {
    "keywords": ["新品", "发布", "人工智能", "市场"],
    "entities": [
      {"text": "某公司", "type": "ORG"},
      {"text": "上海", "type": "LOC"}
    ],
    "sentiment": "positive",
    "confidence": 0.87
  }
}

配置与集成示例（概念性）

在 OpenClaw 的配置文件（如 config.yaml 或任务定义文件）中,你可能会这样定义一个包含文本分析的数据处理任务：

task:
  name: "news_sentiment_analysis"
  spider: "news_spider"
  pipeline:
    - "cleaner.BasicCleaner"          # 清洗组件
    - "custom.text_extractor"         # 自定义正文提取器
    - "nlp_integration.BaiduNLP"      # 集成的百度NLP分析组件（需要配置API Key）
      params:
        api_key: "YOUR_BAIDU_API_KEY"
        secret_key: "YOUR_BAIDU_SECRET_KEY"
        services: ["keywords", "entities", "sentiment"] # 指定要调用的服务
    - "saver.JsonFileSaver"           # 保存结果