Источники данных:
Внутренние источники: Архивные документы компании. Внутренние обучающие материалы, связанные с когнитивным программированием. Методические пособия, инструкции и презентации.
Внешние источники: Открытые статьи, научные публикации и книги по теме когнитивного программирования. Форумы, блоги или веб-сайты специалистов.
Необходимые лицензии: Проверьте, что собранные внешние данные не нарушают авторские права.
Критерии релевантности:
Тематика: Данные должны касаться когнитивного программирования сознания, его методов и применения.
Актуальность: Убедитесь, что данные не устарели (например, материалы, опубликованные не более 3–5 лет назад).
Полнота: Информация должна содержать ответы на основные вопросы, чтобы минимизировать пробелы.
Организация файлов:
Разделите данные по категориям: Теоретические основы (определения, термины). Практические кейсы. Часто задаваемые вопросы (FAQ). Примеры когнитивных моделей.
Практические примеры для сбора данных
1.1.1 Использование внутренних источников
Пример: Обработка архивных документов компании
1. Автоматическое извлечение информации из PDF-файлов:
```python
import PyPDF2
def extract_text_from_pdf(file_path):
with open(file_path, "rb") as file:
reader = PyPDF2.PdfReader(file)
text = ""
for page in reader.pages:
text += page.extract_text()
return text
pdf_text = extract_text_from_pdf("internal_documents.pdf")
print("Извлечённый текст:", pdf_text[:500])
```
2. Классификация данных:
Разделите извлечённый текст на категории:
```python
theoretical = []
practical = []
for line in pdf_text.split("\n"):
if "определение" in line.lower() or "термин" in line.lower():
theoretical.append(line)
elif "пример" in line.lower():
practical.append(line)
print("Теория:", theoretical[:5])
print("Практика:", practical[:5])
```
Результат: Внутренние материалы классифицированы для дальнейшего использования.
1.1.2 Использование внешних источников
Пример: Сбор научных статей с использованием BeautifulSoup
1. Скрейпинг данных из открытых источников:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_articles(base_url, keyword):
response = requests.get(f"{base_url}/search?q={keyword}")