首先解析HTML提取文本与元信息，再从结构、文本、样式三方面构建特征：1. 用BeautifulSoup等工具解析HTML，提取标题、正文、链接及属性；2. 统计标签频率、DOM深度、路径模式等结构特征；3. 清洗文本并采用TF-IDF或词嵌入向量化；4. 提取class、id、样式、脚本等交互与视觉线索，最终转化为模型可用的数值型特征。
HTML数据本身是结构化与非结构化混合的内容，直接用于机器学习模型并不合适。要将HTML数据应用于机器学习任务（如网页分类、信息提取、内容推荐等），必须经过系统的预处理和特征工程。关键在于从HTML中提取有意义的语义和结构特征，将其转化为数值或类别型输入。
1. HTML解析与内容提取
在进行特征工程之前，首先要解析HTML文档，提取有用信息：
- 使用BeautifulSoup或lxml等库解析HTML标签结构，去除无关代码（如脚本、样式表）。
- 提取文本内容：获取
、-
等标签中的纯文本。- 保留关键元信息：如
、- 识别链接结构：提取超链接数量、内外链比例、锚文本等。
2. 结构特征提取
HTML的树状结构蕴含丰富信息，可转化为结构化特征：
- 标签频率统计：统计各类HTML标签出现次数（如h1数量、img数量、form数量），反映页面类型（如登录页通常有form）。
- DOM深度与宽度：计算DOM树的最大深度、平均分支数，用于判断页面复杂度。
- 标签路径模式：提取关键元素的Xpath路径，通过NLP方法（如TF-IDF或词嵌入）向量化。
-
表格与列表结构：识别
、
3. 文本特征工程
从HTML中提取的文本需进一步处理为模型可用形式：
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- 文本清洗：去除HTML实体（如 ）、特殊符号、多余空白。
- 分词与标准化：对文本进行分词、转小写、去停用词，中文可使用jieba分词。
-
向量化表示：
- TF-IDF：适用于分类任务，如网页主题识别。
- 词嵌入（Word2Vec、BERT）：捕捉语义信息，适合复杂理解任务。
- 标题与正文分离：利用标签层级区分标题、副标题、正文，分别提取特征并加权。
4. 样式与交互特征
HTML中的样式和行为属性也能提供有用线索：
- 提取
class和id属性中的关键词（如“menu”、“footer”、“btn”），统计其出现频率。 - 分析内联样式或CSS类命名模式，识别响应式设计或移动端适配特征。
- 检测JavaScript事件绑定（如onclick），作为交互性指标。
- 图片与媒体特征：统计
基本上就这些。将HTML转化为机器学习特征的核心思路是：从结构、文本、样式三个维度提取可量化的指标，并结合任务目标选择合适的表示方法。预处理质量直接影响模型性能，尤其在网页分类、爬虫反识别、内容去噪等场景中尤为重要。不复杂但容易忽略的是标签上下文和层级关系，合理建模DOM路径往往能带来显著提升。
- 保留关键元信息：如
