如何无需定制代码高效从多校课程目录提取course code与course name？

实用方法与工具 #

• 优先抓取结构化数据：很多大学的课程页面会嵌入Schema.org标准的结构化数据（JSON-LD格式），直接用BeautifulSoup或Scrapy解析页面中的<script type="application/ld+json">标签，就能直接拿到标准化的课程代码、名称，这是最靠谱的方式，完全不用处理无结构文本。
• 少样本适配的预训练NLP模型：不用从零训练模型，用支持少样本学习的信息抽取模型，比如spaCy的实体识别器，只需要标注10-20个不同格式的课程代码+名称样本，就能快速适配新的格式；或者用支持零样本抽取的模型，直接给模型指令“提取课程代码和对应的课程名称”，不用标注也能处理多数格式。
• 可视化规则配置工具：用OpenRefine这类工具，通过界面拖拽配置文本分割、模式匹配规则，针对不同院校的格式快速调整，不用写复杂代码，适合批量处理不同来源的文本数据。
• 混合过滤策略：如果以上方法都有遗漏，可以用简单规则做补充——比如先提取所有符合“字母+数字”组合的字符串作为候选代码，再匹配相邻的长文本作为名称，用关键词（如“课程”“Course”“Module”）过滤无效结果，进一步提高准确率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者abhi