基于SVM的Web信息抽取研究

The Technology of Information Extraction for Web
Resource
作者： 郭志红
作者机构： 上海交通大学情报研究所，上海200030
出版物刊名： 情报科学
页码： 1282-1284页
主题词： Web资源 信息抽取 wrapper归纳技术 自动生成原型系统
摘要：Web资源含有大量的有用信息,但由于它们欠结构化,不能为传统的数据库型查询系统所利用.如何将这些信息抽取出来,转化成结构化信息,供其它信息集成系统所利用,成为该领域的研究热点.本文介绍了一个简单的Web信息抽取模型,对于基于该模型的wrapper归纳技术进行了探讨,并描述了一个wrapper自动生成系统的原型.。

基于Web的表格信息抽取研究秦振海;谭守标;徐超【摘要】如今,Web成为了网络信息的主要平台.根据研究发现,表格在Web文本中被经常使用.正因为表格形式简洁并且含有丰富的信息,自动理解表格在知识管理、信息检索、Web挖掘等应用中有着广泛的用途,所以研究Web表格信息抽取有着重要的现实意义.互联网上有大量信息采用HTML表格表示,由于HTML不描述数据的内容,机器不能理解和查询.论文首先将HTML文档转换为XML文档,结合本体形成启发式规则,对表格定位、表格结构识别两个关键技术进行了分析.在此基础上,利用HTML表格属性,将HTML表格标准化,从而适用于复杂表格的信息抽取.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2010(020)002【总页数】4页(P217-220)【关键词】HTML表格;信息抽取;Web;XML【作者】秦振海;谭守标;徐超【作者单位】安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言随着信息技术飞速发展,互联网已经成为最流行的信息发布媒介。

人们无论是发布信息还是阅读信息都变的极为方便。

然而,随着互联网信息爆炸性地增长,人们想要精确获取一条所期望的资料犹如大海捞针般困难。

在这种背景下,人们希望提高有用信息获取的效率。

目前Web信息获取主要有两种方法：通过搜索引擎查询或者进行Web信息抽取。

搜索引擎帮助人们通过关键词来获取相关的文档。

用户必须从获得的文档中自己查找有用的信息。

因为这些文档并不考虑用户的知识领域,对用户来说并不容易定位到自己需要的资源上。

然而Web信息提取则自动从网络里分析和发现有用的信息,废弃并不需要的数据,可充分提取用户知识领域的知识。

由于Web页面大量使用表格元素这一现象,所以对表格进行信息抽取具有重要的现实意义。

基于表格语义的Ｗｅｂ信息抽取方法的研究作者：余承健来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第12期摘要：在Web页面常用到表格这种元素。

本文提出一种根据表格语义来进行信息抽取方法。

首先提出了一种短语语义相似度的度量方法，然后利用短语语义的相似度确定表格标题行（列），并对表格行（列）与抽取字段的对应关系进行计算，最后计算表格的整体语义，度量该表格与所要抽取的内容有多大相关度。

关键词：Web信息抽取；表格；短语语义中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)12-20ppp-0cA Research on the Method of Web Information Extraction Based on Table SemanticYU Cheng-Jian(Computer Engineering Dept. of Guangzhou City Polytechnic, GuangZhou 510405,China)Abstract: The table tag is often used in web page. In thispaper a method of web information extraction is presented which is based on table semantic. First, a method for calculating semantic likelihood between two phrase is carried out. Then use the likelihood to determine the title row or column of the table, the correlation between titles and fields is determined at the same time. Base title of the table, a simply method is presented which can be used to calculate correlativity between this table and what we wanted to extract.Key words: web information extraction; table; phrasal semantic1 引言互联网是一个信息的海洋且高速增长。

基于WEB资源的信息抽取技术郭志红（上海交通大学情报研究所，上海200030）摘要 web资源含有大量的有效信息，但由于它们欠结构化，不能为传统的数据库型查询系统所利用。

如何将这些信息抽掏出来，转化成结构化信息，供其它信息集成系统所利用，成为该顶域的研究热点。

本文介绍了一个简单的web信息抽取模型，对基于该模型的wrapper归纳技术进行了探讨，并描述了一个wrapper 自动生成系统的原型。

关键词信息抽取 wrapper归纳技术自动生成原型系统The Technology of Information Extraction for WEBResourceGuo Zhihong（Information Research Institute, Shanghai Jiaotong university, Shanghai 200030）Abstract There is plenty of useful information in web resource. Itcan't be used by the traditional database query system because it is notwell-structured. Recently considerable attention has been received on how to extract it from web resource and transfer it to structured information that can be used by other information integration systems. This paper presents a simple web information extraction model, discusses the technology of wrapper induction based on the model and describes automatic generation prototype system of wrapper.Keywords information extraction wrapper induction automatic generation prototype system引言Internet是一个庞大的信息资源库，它上面有着各类各样的在线信息：天气预报，股票价钱，商品目录，政府法规和税收政策，个人爱好，研究报告等等。

感兴趣记录组成，一条记录在语义上描述了用户感兴趣类的一个对象。

定义３．３ＥＯＲ（ＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆＲｅｃｏｒｄ）记录抽取项，简写为抽取项（通常为字符串）。

若干个抽取项组成一条用户感兴趣记录。

部分抽取项可以通过命名实体识别标注出来，被标注的记录抽取项为实体。

一个页面可形式化地表示为Ｐ－－＜Ｈ，ＤＲ，Ｌ＞。

其中，Ｈ表示网页的头部信息，Ｔ表示网页的尾部信息；而ＤＲ表示记录列表所在区域，也是用户所关心的区域。

ＤＲ可表示为ＤＲ＝＜ＲＯｌｌ，ＲＯｌｅ，．．。

，ＲＯＩｍ＞，表示ＤＲ有ｍ个ＲＯＩ组成。

每一个ＲＯＩ由多个属性组成，这里的属性表示信息抽取中的抽取项，即ＲＯＩ＝＜ＥＯＲｌ，ＥＯＲ２，．．．，ＥＯＲｎ＞。

定义３．４ＮＥ．Ｗｅｂ（ＮａｍｅｄＥｎｔｉｔｙＷｅｂ）经过命名实体标注的Ｗｅｂ页面。

ＮＥ－Ｗｅｂ是具有简单语义特征的Ｗｅｂ页面。

定义３．５Ｗｅｂ．ＤＫＦ（Ｗｅｂ－ｂａｓｅｄＤｏｍａｉｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＦｉｌｅ）基于Ｗｅｂ的领域知识文件。

该文件结合Ｗｅｂ的特征来描述领域中的实体，它通过扩展的Ｇａｔｅ领域本体解析器产生，应用在整个抽取规则的产生阶段。

ａ）ｗｅｂ页面”数据区域ＤＲｃ）用户感兴趣记录ＲＯＩ固３－１鼬页面构成圈３－２Ｒ０１代码片段应该被分割。

如果一个结点不需要再分割，那么该结点块将被提取出来，并保存到页面块池中。

襄３＿１分捌规则规则１如果当前结点不是文本结点，同时它又没有任何有效的孩子结点，那么该结点将不被分割。

规则２如果当前结点的所有的孩子结点都是文字结点或者是虚拟文字结点，那么不分割该结点。

规则３如果当前结点中不含有任何实体结点，则不分割该节点。

规则４如果前一个兄弟节点未被分割，那么该节点也不被分割。

规则５如果当前结点只有一个有效的孩子结点，同时该孩子结点不是文字结点，那么当前结点将被分割。

规则６如果当前结点的孩子结点中存在心结点，那么该结点将被继续分割。

规则７如果当前ＤＯＭ结点的孩子结点中至少有一个非内联结点，那么该结点将被继续分割。

Study of Semi - Structured Information Extraction
Process Based - on XML
作者： 李剑波[1] 李小华[1] 董树明[2] 杨科华[2]
作者机构： [1]湖南文理学院计算机教学部,常德415000 [2]东南大学计算机科学与工程系,南京210096
出版物刊名： 情报杂志
页码： 49-51页
主题词： XML Web信息抽取 抽取规则 半结构化
摘要：目前Web资源舍有大量的有用信息，但由于它们欠结构化，不能为传统的数据库型查询系统所利用。

针对这一问题，出现了Web信息抽取技术。

在论述了半结构化Web信息抽取技术总体解决方案的基础上，研究了Web信息抽取的实现技术，并从应用的角度提出一种新的半结构化信息获取方法。

该方法包括网页分析过程、映射的自动生成和信息抽取过程。

在Web 信息抽取的实现部分，提出了抽取规则执行算法，为进一步满足Web信息检索提供了一种新的高效的检索方法。

基于机器学习的网站信息抽取技术研究在如今这个信息爆炸的时代，人们需要从互联网上爬取数据来进行研究或是做一些商业用途。

但是，手动的抽取数据成本太高了，所以机器学习的网站信息抽取技术就显得十分重要。

机器学习是一种人工智能的应用。

其最终目的是能够让计算机自动识别出我们需要的信息，从而达到提高效率的目的。

而对于网站信息的抽取，机器学习技术也是非常适用的。

我们可以从网页中抽取出我们关心的某些特定内容，这样就方便了我们的使用。

首先，我们需要能够从大量信息中筛选出我们要的特定数据。

这时候，我们需要使用到机器学习中的分类算法。

分类算法能够对大量数据进行分类，从而获得我们需要的数据.接着我们需要对筛选出来的数据进行提炼和处理。

这时候我们需要使用到机器学习中的聚类算法。

聚类算法可以对数据进行聚合，从而获得我们需要的精确数据。

机器学习的网站信息抽取技术有很多的应用。

比如说对于招聘网站上的信息抽取来说，机器学习可以帮助我们抽取出我们关心的特定岗位的工资、地点等信息。

对于电商网站的信息爬取，机器学习可以帮助我们抽取出我们关心的特定商品的价格、评论等信息。

甚至，我们还可以对网络文章进行抽取，获得有价值的信息。

此外，机器学习技术在信息抽取中还有很多的应用。

比如文本分类、关键词抽取等技术，都能帮助我们轻松地从巨大的数据量中提取出我们需要的数据，这一切都是因为机器学习的智能算法。

因此，机器学习的网站信息抽取技术是非常有用的。

特别是在如今这个需要处理大量数据的时代，机器学习已经成为了大家必不可少的工具。

机器学习技术不仅能够提高我们处理信息数据的效率和准确度，而且还能够让我们的工作更具智能化，减少了我们对于大规模数据的处理压力。

结合以上的论述，我们可以看出，机器学习的网站信息抽取技术的重要性已经越来越受到人们的关注。

随着机器学习算法的不断革新，未来会有更多更好的算法出现。

因此，我们也应该坚持不懈地努力学习，提高我们对于机器学习的了解和掌握，从而让我们更好地利用机器学习的网站信息抽取技术。

Computer Era No.92019DOI:10.16644/33-1094/tp.2019.09.009基于深度学习的Web信息抽取模型研究与应用俞鑫，吴明晖(浙江大学城市学院计算机与计算科学学院，浙江杭州310015)摘要：Web 网页中包含了大量异构的半结构化或非结构化数据，如何准确地从这些网页中提取有价值的信息显得极其重要。

文章基于深度学习，结合BERT 构建了一种新型的BERT+BiLSTM+CRF 信息抽取模型，实验结果表明了该方法的有效性。

关键词：深度学习；信息抽取模型；Web ；BERT+BiLSTM+CRF 中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1006-8228(2019)09-30-03Research and application of deep learning based Web information extraction modelYu Xin,Wu Minghui（Computer and Computing Science School,Zhejiang University City College,Hangzhou 310015,China ）Abstract ：Web pages contain large amount of heterogeneous semi-structured or unstructured data,and how to accurately extract valuable information from web pages is extremely important.With the help of deep learning,this paper proposes a new BERT+BiLSTM+CRF information extraction model.The experimental results show the effectiveness of the proposed method.Key words ：deep learning ；information extraction model ；Web ；BERT+BiLSTM+CRF收稿日期：2019-05-07作者简介：俞鑫（1996-），男，浙江绍兴人，学生，计算机专业，主要研究方向：移动应用、人工智能。

Web页面用户评论信息抽取技术研究的开题报告一、研究背景随着互联网的飞速发展，越来越多的信息被呈现在网页上，其中包括了各种用户发表的意见、评论等，这也成为了获取用户反馈和评价产品质量的重要渠道之一。

但是，这些评论信息因为数量巨大、内容复杂，难以直接挖掘和分析，因此需要通过文本抽取或者机器学习等技术来实现有效的处理和分析。

二、研究目的本研究旨在探讨如何利用文本抽取和机器学习等技术，对Web页面上的用户评论信息进行有效的抽取和分析。

具体目标如下：1.实现用户评论文本的预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。

2.探究用户评论信息中的情感倾向，包括正面、负面和中性，并进行量化分析。

3.研究利用机器学习方法，对用户评论信息进行分类和聚类。

4.实现用户评论信息的关键信息抽取，包括产品名称、评论时间、评论作者等。

5.实现用户评论信息的可视化展示，为企业和生产者提供有效的数据支持，以改善产品设计和市场运营。

三、研究方法本研究采用了如下方法：1.基于Python语言，采用开源的自然语言处理库NLTK，对用户评论文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。

2.通过情感分析方法，对每条评论文本进行情感倾向分析，判断其是否为正面、负面或中性情感，并进行可视化展示。

3.利用机器学习分类方法（如朴素贝叶斯分类器、决策树等算法），对用户评论信息进行分类和聚类，以发现评论信息中的隐藏规律。

4.采用信息抽取的方法，从评论信息中提取关键信息，如产品名称、评论时间、评论作者等。

5.实现用户评论信息的可视化展示，包括词云图、情感倾向分析图、分类和聚类图等，以方便企业和生产者了解用户反馈和市场需求。

四、研究意义本研究能够对生产厂商和企业提供以下方面的支持：1.通过对用户评论信息的分析和抽取，企业可以了解到消费者对产品的需求和痛点问题，进一步优化产品设计和加强市场运营。

2.企业可以通过机器学习分类和聚类的方法，对用户评论信息进行分类，辨别出不同群体的消费者对产品的评价和需求。

信息抽取研究综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，信息抽取技术已经成为自然语言处理领域中的一个研究热点。

本文旨在对信息抽取技术进行全面的研究综述，包括其定义、发展历程、主要方法、应用领域以及当前面临的挑战和未来发展趋势。

信息抽取是指从非结构化或半结构化的文本数据中提取出结构化信息的过程，它是自然语言处理的一个重要分支。

通过信息抽取技术，我们可以将大量的文本数据转化为结构化的信息，从而方便人们进行检索、分析和利用。

本文将首先介绍信息抽取的定义和基本任务，然后回顾其发展历程，分析不同阶段的研究特点和主要成果。

接着，我们将详细介绍信息抽取的主要方法，包括规则方法、统计方法、深度学习方法等，并比较它们的优缺点和适用场景。

我们还将探讨信息抽取在各个领域的应用，如智能问答、信息检索、机器翻译等，并分析其在实际应用中的效果。

本文将总结当前信息抽取技术面临的挑战，如数据稀疏性、领域适应性等问题，并展望未来的发展趋势，如多模态信息抽取、知识图谱构建等。

通过本文的综述，读者可以对信息抽取技术有一个全面而深入的了解，为相关研究和应用提供有益的参考。

二、信息抽取技术概述信息抽取（Information Extraction，简称IE）是从自然语言文本中抽取结构化信息的技术，旨在将非结构化的文本数据转化为结构化或半结构化的形式，以便于信息的存储、管理和利用。

作为自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，信息抽取技术近年来得到了广泛的关注和研究。

信息抽取的核心任务包括命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）、关系抽取（Relation Extraction，RE）和事件抽取（Event Extraction，EE）等。

命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等；关系抽取则是识别实体间的关系，如“张三是李四的老师”中的师生关系；事件抽取则是从文本中识别出事件及其相关元素，如事件的类型、时间、地点、参与者等。

ｗｅｂ信息抽取技术综述摘要:本文介绍了web数据抽取的发展历史，总结了近年来国内外web数据抽取研究中所使用方法和研究现状，并介绍了数据抽取的评价指标，最后提出了目前web数据抽取仍然存在的问题。

关键词: web;数据抽取;包装器引言随着计算机广泛使用，大量有用的信息以电子文档的方式出现。

而伴随internet的普及，很多有用的信息正在以惊人的速度，出现在internet中不同站点的web页面上。

但web上的信息都是半结构化或非结构化的，主要以HTML语言的形式出现，不能直接用于分析处理。

因此，如何将web上用户感兴趣的有用信息抽取出来，以便用户根据需要对数据加以分析，就成了现在数据抽取方面的研究热点。

1、信息抽取发展历史信息抽取(Information Extraction)就是把文本里边包含的某些特定的信息提取出来，进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。

【02】信息抽取系统的主要功能是从文本中抽取出特定的事实信息(factual information)。

通常，被抽取出来的信息以结构化的形式描述，可以直接存入数据库中，供用户查询以及进一步分析利用。

【01】。

从自然语言文本中获取结构化信息的研究最早开始于20世纪60年代中期，这被看作是信息提取技术的初始研究。

20世纪80年代末期，消息理解会议(MUC)的召开，极大的促进了信息提取研究的发展。

MUC系列会议对信息抽取这一研究方向的确立和发展起了巨大的推动作用。

MUC定义的信息抽取任务的各种规范、确立的评价体系已经成为信息抽取研究事实上的标准。

此后，一系列信息抽取领域的国际测评会议的召开，如多语种实体评价任务(Multilingual Entity Task Evaluation ， MET)、自动内容抽取(Automatic Content Extraction，ACE)、文本理解会议(Document understanding Conferences ，DUC)等，也对信息抽取技术的发展起到了很大的推动作用。

基于框架语义标注的Web信息抽取技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的迅猛发展，网页上的信息量不断增加，对于人类来说，阅读大量网页内容成为一种不小的负担，同时也导致了信息获取的低效性。

因此，信息抽取（Information Extraction，简称IE）技术应运而生，其可以自动从大量的Web页面中抽取所需信息。

IE技术不仅可以针对单一的网页进行抽取，还可以对多个网页进行抽取，从而获取更全面、更准确的信息。

但是，当前大多数IE工具多选择基于规则的方法，这种方法因为需要大量的手动工作，效率和效果并不理想。

而基于机器学习的方法虽然解放了人力，但是需要大量的人工标记数据，工作量也很大，因此如何利用已有的知识库、语料库、爬虫数据等来较为准确地实现Web信息抽取工作一直是一个热门的研究方向。

本研究的意义便在于探索一种能够较为准确地进行Web信息抽取的技术，为Web信息抽取技术的研究和应用提供参考。

二、研究内容及方法本研究的研究内容主要是基于框架语义标注的Web信息抽取技术。

具体而言，研究将围绕以下几个方面展开：（1）针对现有Web信息抽取技术基于规则和机器学习方法的不足，该研究利用语义框架对Web页面进行语义标注，以提高Web信息抽取的准确性和效率。

（2）研究利用已有的知识库、语料库、爬虫数据等进行训练，以提高Web信息抽取算法的准确率。

（3）研究利用机器学习算法对经过框架语义标注的Web信息进行抽取。

本研究采用文献研究、实验研究等方法，通过分析语义框架、机器学习、爬虫等方面的文献，确定合适的Web信息抽取算法，同时通过实验进行算法验证和数据分析，最终得出本研究的结论。

三、预期成果和意义本研究预期在以下几个方面获得成果和具有实际应用价值：（1）建立基于框架语义标注的Web信息抽取技术体系，实现对Web页面的自动语义标注。

（2）得出一种基于机器学习算法的Web信息抽取算法，可应用于大规模Web信息抽取。