在有一系列专家主页url的基础上，爬取主页中所有的内容，完场信息抽取
- 和传统的爬虫爬取不同，各个专家的主页模板差异性很大（没法通过统一的爬虫模板去爬取数据，整理成对应的结构化数据）
- 爬取对应主页所有的文本内容（涉及到标签的去除）
- 信息抽取，涉及到自然语言处理的知识，本文的处理工具主要使用斯坦福大学的coreNLP
https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html
是scrpay爬虫部分（具体自行参考scrapy官方文档），爬取专家主页
内容存储在根目录的tmp文件
- contets.txt：
逐行存储（一行为一个专家主页的所有内容） - tags.txt：
对应专家的名字，学校，学院
依赖
- clean_html：
调用 readability 模块，去除网页的头尾（获得比较干净的body） - selected_mess:
将clean_html放入该模块，去除标签，获取主体内容
主页内容处理，去除标签,主要有三种方法(beautifulsoup, htmlpaser, re正则匹配)
- 数据存放： data/selected_mess
- 主要函数：split_sentence
将contets中的每行内容进行粗略的断句，并建立映射表
进一步处理sentences，去除英文和标点符号（中，英），放入coreNLP模型工具中跑出实体内容。 建立实体规则，筛选并给出所需条目