092 机器学习赋能（2 / 3）

nbsp; 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。”

    四点三十七分，第一条由动态渲染获取的L2行情数据成功入库。系统自动生成一条状态汇报：“解析模式：自适应；置信度：98.7%。”随后，这条记录被同步推送到所有关联分析模块。

    陈帆调出数据质量对比图。横轴是时间，纵轴是有效信息捕获率。旧系统曲线波动剧烈，每逢网站更新便出现明显凹陷；而新爬虫的轨迹近乎一条直线，即便在凌晨站点频繁切换架构的高峰期，也始终保持在百分之九十八以上。

    “以前是我们追着网页变。”李阳摘下耳机，靠在椅背上，“现在是它自己学会了怎么应对变化。”

    张远正在归档最新一轮测试日志。他新建了一个文件夹，命名为“智能采集”，然后把过去七十二小时的所有成功案例批量导入。末尾那份统计报告显示，平均单页处理时间从原来的六秒缩短至一点八秒，错误率下降至千分之三。

    “这比人工快百倍。”他念着数字，像是还没完全消化这个事实。