分析维基百科页面内容并删除额外内容

是一个涉及到文本处理和数据清洗的任务。在云计算领域中，可以利用自然语言处理和机器学习技术来实现这个任务。

首先，我们需要使用爬虫技术获取维基百科页面的内容。可以使用Python编程语言中的BeautifulSoup库或Scrapy框架来实现页面的抓取。

接下来，我们需要对获取到的页面内容进行文本处理。可以使用Python中的正则表达式库re来匹配和删除额外的内容，例如标签、注释、脚本等。同时，还可以利用NLTK（自然语言工具包）或SpaCy等库进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，以便更好地理解和处理文本。

在删除额外内容后，我们可以利用机器学习技术来分析维基百科页面的内容。例如，可以使用文本分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）来判断页面的主题类别，或者使用文本聚类算法（如K-means、层次聚类等）来发现页面中的相关主题。

对于每个主题，我们可以进一步提取关键词和摘要，以便更好地理解页面的内容。可以使用TF-IDF算法或基于深度学习的模型（如BERT、GPT等）来提取关键词和生成摘要。

最后，根据分析结果，我们可以删除额外的内容，只保留与主题相关的内容。可以将处理后的内容保存到数据库中，以便后续的查询和分析。

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