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Web信息抽取策略及其实现方法研究

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维普资讯
科技 情报开发与经济
文章 编 号 ：０ ５ ６ ３ （０ ８ ２ — １９ ０ １０ — ０ ３ ２ ０ ）３ ０ ６ — ２
Ｓ １Ｔ Ｃ Ｆ Ｒ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｃ－ Ｅ ＨＩ Ｏ ＭＡ ＩＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｎ ＣＮ Ｍ
个十分热 门的研究课题。与传统 的信息 资源相 比． ｂ上 信息资源有着 Ｗｅ 分布性 、 异构性 、 开放性 、 动态性 和庞 大性等特点 。 这些 特点导致 Ｗｅ 上 ｂ 图 ｌ 基于 ｏ ｔｏ ｙ ｎｏ ｇ 方式的信息抽取过程 ｌ １３ 基于网页结构特征的信息抽取 ．
数据 的信息接 口和组织形式各不相 同 ， 使得 Ｗｅ 上的信息 资源不能 也 ｂ 被有效利用 。在这样的背景下 ， 信息抽取技术成为 了研究的热点。
性 ， ｔｇ 次上 的操作会 遇到很 多困难 ， 在 ａ层 因此将会使 得算 法的稳定性 下
Ｗｅ ｂ信息抽取策略的分类角度很多 ， 根据 Ｗｅ 如 ｂ信息 源划分 、 根据
降。 于自 对 动产生抽取规 则的系统 ， 虽然通用性和稳定性 良好 ， 但难以实
现精确抽取 。 １ 基于统计学 习的信息抽取 ． ４ 基于统计学 习的信息 抽取 策略是根据统计学原理 ， 首先构造一个模
泛的应用。 由于 ＨＭＭ 的参数可通过训练获得 ， 因此基于统汁学 习方式实
档独特于普通文本的层次特征 ， 抽取规则表达能力有 限 ， 缺乏健壮性 ； 获
实现 上 往 往 很 难 兼 顾 。纵 观 信 息 抽 取 技 术 的 发 展 历 史 ， 究 者们 提 出 了 研
式 产生抽取 规则 ，将信息 抽取转化 为对语法树 的操作 来实现信 息的抽
取， 其大概的实现方 式见图 ２ 。
基于网页结构特征的信息抽取
圜 网 Ｉ Ｉ 文 本
图 ２ 基于网页结构特征的信息抽取流程
包装器（ ａ ｐｒ不 同原理划分和根据 自动化程度来 划分等。在此， ｗｒ ｅ） ｐ 本文
从方法的原理出发 ， 介绍 几种 Ｗｅ ｂ信息的抽取策略 。 １１ 基于 自然语言理解方式 的信 息抽取 ．
基于 自然 语言理解方式 的信息抽取在一 定程度上 借鉴 了 自然语言 处理技 术， 利用子句结构 、 短语和子 句间的关 系建立 基于语法 和语义 的 抽取规则 ， 实现信息抽取 。它 是将 Ｗｅ 文档 视为文本进行处理 的 ， ｂ 主要 适用于含有大量文本且 句子完整 、 适合语法分析 的 Ｗｅ ｂ页面。基于 自然
语 言 理 解 方 式 的信 息 抽 取 有 明 显 的 缺 点 ：抽 取 的 实 现 没 有 利 用 Ｗｅ ｂ文
型 以模拟信息抽取 的过程 ． 应用统计学方法从训练语料 中得 出模 型的参 数， 然后用训练好的模 型对 待抽取的语料进行信息抽取 。该方法就是从 训练数据 中构造一个抽取模 型 ， 型的各个参数都是从训练数据 中估算 模 获得的。这类方法是对训练数 据进行归纳和总结 ， 然后将归纳 和总结 的 结果运用于待处理语料来完成信息抽取 的方法 。 现阶段基于统计 学习的 信 息 抽 取 策 略 在 实 现 上 主 要 基 于 隐 马 尔 可 夫模 型 （ ｉ ｅ ａ ｏ Ｈ ｄ ｎＭ ￣ ｖ ｄ Ｍ ｄ ｌ 简称为 Ｈ Ｍ）它是 一种 统计模型 ， ｏｅ ， ｓ Ｍ 。 在语音处理 等领域 中有着广
２０ 年 第 １ 卷 ０８ ８
第 ２ 期 ３
收 稿 日期 ：０ ８ ０ — ４ ２ ０ — ６ ２
Ｗｅ ｂ信息抽取 策 略及 其 实现方法研究
陈俊 彬
（ 巾山 大 学 资 讯 管 理 系 ， 东 广 州 ， １０ ６ 广 ５００ ） 摘 要 ： 信 息抽 取 实现 原 理 的 角度 出发 ， 从 综合 性 地 介 绍 了几种 Ｗｅ 息 抽 取 策 略 ， ｂ信 并
该类信息抽取 的特点 是根据 Ｗｅ 页 面的结构定位信 息。在信息抽 ｂ
取 之前通过解析器将 Ｗｅ ｂ文档解析 成语 法树 ，通过 自动或半 自动的方
１ Ｗｅ 息抽取 策 略综述 ｂ信
Ｗｂ ｅ 信息抽 取（ ｅ ｆ ｍ ｔ ｎ ｘ ａｔｎ ＷＩ 的 目标 是把 Ｈ Ｍ ｗ ｂ ｎ ｒ ａ ｏ ｔ ｃ ｏ ， Ｅ） Ｉｏ ｉ Ｅ ｒ ｉ Ｔ Ｌ 文本里包含 的信息进行结构化处 理 ， 转化 成特定的结构 ， 以便于理 解和 利用 。信息抽取技术在军事 、 经济 、 、 学研究等领域有 着极 大的应 医学 科 用 空间。一般来说 ， ｂ Ｗｅ 信息具有如下 基本特点 ： 非结构化 、 动态性 和复 杂性 。这些特点使得 Ｗ ｂ ｅ 信息抽取工作存在相当的复杂性 ， 面要尽 一方 量精 确地采集 到所 要的信息 。 另一 方面要达 到较好的通用性 ， 这两 者在
随着 ｌｔ ｎｔ ｎｅ ｅ 的迅猛 发展 ， ｂ已经成 为全球 传播 与共享 科研 、 ｒ Ｗｅ 教
育、 商业 和社会信息等最重要和最具潜力的巨大信息源。 近年来 ， 因特网
上的信息资源 以爆炸式的速度在不断增长 。 面对如此巨大的互联网信息
库， 如何快速 、 有效 、 经济地得到某个 主题的所有相关信息 就成了当前一
不少优秀的抽取策略 。当然每种抽取策 略都有其 自身的优点和缺点 ． 下 面将 对 Ｗ ｂ ｅ 信息抽取 的实现策 略做一 个归纳 ，并给 出一 些具体 的实现
方法 以供 参 考 。
ห้องสมุดไป่ตู้
基于 网页结构 特征 的信息抽取是现 阶段较 为常 用的抽取手段 ， 实现 起来 相对简单 ， 可进行精 确的信息抽取 。不过 ， 由于 Ｈ Ｍ 页 面的复杂 Ｔ Ｌ
对各种 策略进 行 了简要 的分析和评 价 ，在此基础 上提 出了具体 可行的 实现方 法以及 Ｗｅ ｂ信息抽取研 究有待 解决的关键性 问题 。
关 键 词 ： 息抽 取 ； ｂ 数 据 采 集 信 Ｗｅ ； 中 图 分 类 号 ：Ｐ ７ ￣ Ｔ ２４． ２ 文献 标 识 码 ： Ａ

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基于大数据的网页信息抽取与内容分析研究

基于大数据的网页信息抽取与内容分析研究

基于大数据的网页信息抽取与内容分析研究随着互联网的发展和智能设备的普及，网络上的信息量呈现爆炸性增长。

然而，人工阅读和理解这些海量网页信息无疑是一项巨大的挑战。

因此，基于大数据的网页信息抽取与内容分析研究应运而生，旨在开发自动化的技术方法，实现对网页信息的有效提取和内容的深入分析。

一、大数据的网页信息抽取1. 网页信息抽取的背景与意义：随着互联网快速发展，网页领域的信息量越来越庞大。

人工抓取并处理这些数据是一项繁琐而耗时的工作。

因此，开发能够自动提取网页信息的技术势在必行。

网页信息抽取能够以结构化的方式提取出网页中的关键数据，为后续的内容分析和应用提供坚实的基础。

2. 网页信息抽取的关键技术：（1）网页解析技术：网页信息抽取的首要任务是解析网页的HTML源代码，提取出需要的数据。

常用的网页解析技术有基于规则的解析、基于模板的解析、基于机器学习的解析等。

（2）网页结构化技术：通过网页结构化技术，将未经格式化的网页数据转化为结构化的数据。

这种转化有助于更好地理解和分析网页内容。

（3）网页内容去重技术：互联网上存在大量重复的网页内容。

为了避免重复数据对后续分析的干扰，需要开发精准的网页内容去重技术，实现对重复网页的筛选和过滤。

3. 网页信息抽取的应用：（1）网络搜索引擎：网页信息抽取技术是搜索引擎的核心基础，通过抽取网页中的关键信息，实现用户的查询需求。

（2）数据挖掘与预测：通过对大量网页数据的抽取，可以挖掘出隐藏在数据中的有用信息，为企业的决策提供支持。

二、基于大数据的网页内容分析1. 网页内容分析的背景与意义：随着互联网信息的爆发式增长，普通用户和企业都面临着海量信息分析的挑战。

网页内容分析是将庞大而杂乱的网页数据进行分类、聚类和归纳的过程，可以帮助我们深入理解和利用网页信息。

2. 网页内容分析的关键技术：（1）文本挖掘技术：文本挖掘技术是网页内容分析的核心方法之一，通过对网页文本进行分词、词性标注、关键词提取等处理，实现对文本信息的理解和分析。

基于Web的信息抽取技术探讨

基于Web的信息抽取技术探讨

性较 差 、缺 乏健 壮性 仍然 是现 有信 息 抽取 技 术 所 面 临 的 问题 。性 能 较 好 的信 息 抽取 系 统 ，其规 则 的制定 需 要用 户的 大量 参 与 ， 自 动 化 程度 不高 ；而 自动化 程度 较高 的信 息抽 取 系统 ，抽取 数据 的 准确 率较 低 ，实 用性 较 差。 国 内最早 涉及 ｗｅ ｂ 信 息抽 取系 统研 究 的 文 献 资料是 ２ ０ ０ ２ 年 的硕 士论 文 “ 基于 领域 知 识 和 信息 抽 取 的个 性化 Ｗ ｅ ｂ 查 询 系统 ” ＿ ２ Ｊ 。 在 国 内期 刊 发 表 的学 术论 文 中 ，最 早 涉 及 要 从海 量 的互 联 网中得 到 用户 想要 的信 Ｗｅ ｂ 信 息抽 取 系统 研 究 的是 ２ ０ ０ ３ 年２ 月发 表 息 ，大 部 分人第 一 反应 是 通过 各种 搜索 引擎 的 “ 基于信息抽取的Ｗｅ ｂ 查询 系 统 的 设 计 工 具 ，如 知 名 度 较 高 的 有 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 、百 度 、 与实现” 一文 ， 该 文 介 绍 了综 合 利 用 信 息 Ｙ ａ ｈ ｏ ｏ 等 ，根 据 用 户的查 询 请求 ，搜 索 引擎 检 索 技 术 、数 据 库 技 术 和 机 器 学 习 技 术 的 能够 找 到相 关信 息 的 网页 ，这些 结果 动辄 成 优 点 ，设 计 并 实 现 了一 个 Ｗ ｅ ｂ 查询 系统 。 百上 千 条 ，有很 多重 复 的 内容 ，而且 各 网站 距 目前最 近 的有 关文 章是 ２ ０ １ ２ 年ｌ ２ 月 发表 的 “ 基 于 Ｗｅ ｂ 信 息 资 源数 据 挖掘 技 术研 究 ”＿ ４ 的信 息 内容互 相 独立 ，搜 索 引擎 的 “ 网络 爬 虫 ” 收 集 不 到 网上 数 据 库 里 面 的 信 息 。 因 文 ，在 该文 中 ，探 讨 了利 用 Ｗｅ ｂ 教学 信息 此 ，要想 得 到更 精确 、更 细粒 度 的信 息 ，便 资源 数据 挖掘 中间结 果进 行探 索式 的 Ｗｅ ｂ 教 要运 用￣ Ｕ Ｗｅ ｂ 信 息抽 取技 术 ，就 是本 文所 要 学信 息资 源数 据 挖掘 的解 决方 案 ，介绍 了如 探讨 的 内容 。 何从 数 据 库 中提 取 分析 与任 务 相关 的数 据 ， 以便进 行 教学 信息 资源 的 整体 筛选 。在 基于 ｂ 的信 息抽 取方 面 ，国 内比较 著 名的研 究 １ Ｗｅ ｂ 信息抽取技术概念及其在国内外 Ｗ ｅ 有 中 国科学 院 的杨 少华 、林 海略 、韩 燕波 等 的发展历程 Ｗｅ ｂ 信 息抽 取（ Ｗｅ ｂ Ｉ ｎ ｆ ０ ｒ ｍａ ｔ ｉ ０ ｎ 人 ，提 出 了一个 从模 板生 成 页面 检测 出数 据 Ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ，简称 Ｗｅ ｂ Ｉ Ｅ ） 简单 一 点来 说 就 模 板 ，并利 用 检测 出 的模板 自动 从 网页 中抽 是 从Ｗ ｅ ｂ 页面 中抽 取 出所 需要 的信 息 的一 种 取 数据 的新 方法 ；中 国人 民大学 数据 与知 识 活 动 。Ｗｅ ｂ 信 息抽 取 的主要 功 能是 把用 户期 研 究所 提 出的基 于预 定 义模 式的 包装 器 ；浙 望 得到 的信 息 点从 各种 各样 的 Ｗｅ ｂ 页面 中抽 江 大学 人工 智能 研究 所提 出的基 于本 体论 的 ｂ 信 息抽 取等 。最 近几 年 ， 国内除 了研 究 取 出来 ，并 对这 个 信息 进行 梳理 ，再 以 统一 Ｗｅ 的格 式集 成 在一 起 。Ｗｅ ｂ 信 息抽 取一 般 会形 这些 相对 完 整的 信息 抽取 系 统之 外 ，还 大 力 页 成一 个信 息抽取 系统 ，最开 始输 入信 息 系统 研究 跟信 息 抽取 相关 的一 些技 术 ，比 如 “ 主 题分 析 圈” 等技 术能 使Ｗｅ ｂ 的是 一 些关 键 词 ，通过 制定 的抽 取规 则进行 面 分块 ”和 “ 抽取 技 术适 应更 复杂 的页 面 ；页 面噪 声处 理 抽取 ，输 出的是 固定形式 的 信息 。 确 定抽 取规 则 或模 式是 Ｉ Ｅ 系统 的重要 环 技术 能有 效提 高 抽取 结果 的精 度等 。 节 ，抽取 规 则的 作用 是 确定 用 户需要 抽取 的 ２ ｗｅ ｂ 抽取信息的原理 信息 ，它是 信息 抽取 系统 的 关键 组成 部分 。 ２ ． １附加 语 义 因此 ，我 们 可以 简单 地对 Ｗｅ ｂ 信 息抽 取下 一 根据 用 户 自己需 求 ，在 查 看 互 联 网的 个定 义 ，ｗ ｅ ｂ 信 息抽 取是 指根 据 制定 的抽 取 规 则 ，从 Ｗｅ ｂ 页 面 中过滤 掉 不相 关的 信息 而 时候 ，把 与 自己需 求相 对应 的 信息块 通 过拖 抽取 出用 户 期望 得到 的信 息 ，具 体一 点是 指 动 鼠标 进 行标 记 ，再对 其进 行语 义 定义 ，这 利 用 抽取 规 则从 ｗｅ ｂ 页面 中的半 结构 或无 结 是 因为抽 取得 到 的信息 要进 行其 他数 据 处理 构 的 信息 中抽 取 出用 户期 望得 到 的数据 ，对 时 ，机 器 能够 更好 的理 解 。附加 语 义就 是把 之 进行 整 理 ，将其 转 变为 语义 更 清晰 、更 结 定 义后 的语 义 与抽 取的 信息 关联 起来 。
Web信息提取技术研究与应用分析

Web信息提取技术研究与应用分析

Web信息提取技术研究与应用分析作者：李文来源：《电子技术与软件工程》2015年第03期摘要随着我国社会经济和计算机网络技术的不断的发展，Internet已逐渐广泛应用到人们的日常生活中，并且利用web来提取信息已变为人们生活中不可缺少的一个部分。

然而目前，相当一部分网络信息是通过万维网的web，这个庞大的资源库的页面提供的，大量的冗杂的web信息给web信息的快捷提取带来了很大的困难。

因此，研究出精准的检索技术已经成为相关单位迫切需要解决的重要课题之一。

本文对web信息提取技术研究的必要性进行了浅要分析与探讨，并详细介绍了目前各种典型的web信息提取系统，并对其优缺点做出了进一步分析与探讨，供以参考。

【关键词】web信息提取 HTML 应用所谓信息提取，是指从自然语言文本中提取出特定信息的过程，即，传统的信息提取系统利用自然语言处理技术，使用基于语法或语义限制的提取模式，对自由文本进行处理的过程。

而Web信息提取，是指从web 文档中自动提取感兴趣信息的过程。

它主要通过两种途径实现，一种是通过知识工程途径；另一种是通过机器学习途径。

相对来说，机器学习途径比知识工程途径使用性更强。

1 web信息提取技术的研究的意义传统的信息提取技术起源于80年代末，兴起于90年代，它的蓬勃发展主要得益于消息理解系列会议的召开，并随着web挖掘项目的成立，得到了进一步的发展。

但是目前，Web信息的提取技术中仍然存在检索方式不科学，索引方法不合理，结果显示单一，个性化能力差等一系列问题，有待于相关人员的进一步研究。

另外，Web信息提取技术还具有很强的实用性，是其他应用系统构建的基础。

它不仅仅是web数据挖掘的重要组成部分，还是信息集成首先要解决的关键技术之一，另外，一些新颖的实际应用如，网上比较购物系统、构建企业竞争情报系统等，也离不开web信息抽取技术的支持。

因此，加大web信息提取技术的研究力度，技术是符合信息技术发展趋势的。

Web信息检索技术研究

Web信息检索技术研究

Web信息检索技术研究随着互联网技术的快速发展，网络上的信息呈现出爆炸性增长的趋势。

而人们在不同的时间和场合需要找到这些信息。

因此，Web信息检索技术的研究越来越日益受到关注。

Web信息检索技术是指在互联网上通过搜索引擎等方式查找信息的过程。

而搜索引擎技术又是其中重要的部分，其主要应用在通过查询关键字来获取网络上的信息，并能够提供相关性排序结果的过程中。

Web信息检索技术主要包括三个阶段：网页的抓取、网页的索引和用户查询的处理。

一、网页的抓取网页的抓取是指通过网络爬虫程序从互联网上抓取网页的过程。

而网络爬虫程序的核心是其算法，可以根据不同的需求进行调整和优化。

它的主要作用是从互联网上收集网页，然后将其汇总起来，形成一个可供查询的网页库。

二、网页的索引网页的索引是指将抓取到的网页进行分类、标识和整理的过程。

由于互联网上的信息量太大，所以需要将其结构化，以便进行管理和查询。

同时，索引还需要进行去重和过滤，可以考虑在语义上的相似性进行处理，以避免信息的重复性出现。

三、用户查询的处理用户查询是指用户在搜索引擎中输入的关键字或查询语句，搜索引擎通过相应的算法匹配索引库中的网页，然后提供相关型排序结果。

在这个过程中，需要考虑的问题包括如何识别查询词、如何将查询语句转化成可以处理的格式、如何组织查询结果以及如何做出相应的排名。

针对Web信息检索技术的研究，可以从以下几个方面进行深入探讨：1.语义化检索技术的研究对于传统的基于关键字的检索方法，存在“词义异构”、“多义词”、“未登录词”的问题，导致检索结果的准确性和完整性受到很大的影响。

而语义化检索技术则可以有效地解决这些问题。

语义化检索技术将语义信息融入到检索过程中，能够更准确地识别用户的查询意图。

基于语义的Web信息检索技术很有前景，但面临许多挑战，如大规模的语料库获取、语言多样性等。

2.个性化搜索技术的研究个性化搜索技术是指在给定用户的历史查询记录、用户可能感兴趣的信息和其他相关特征的基础上，提供个性化的搜索结果。