基于主动学习的Web页面信息抽取
基于Web页面有效信息抽取的分类方法
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２ 网页 结 构 特 点 和表 示
王 立 建 尹 四 清
（ 中北大学 电子 与计 算机科 学技 术 学院 太原
０ ０ ５ ） 中北 大 学软件 学 院 太原 ３０１（
００ ５） ３ ０ １
【 摘 要】 随着 Ｉ ｔｒｅ ｎｅｎ ｔ的迅 猛发 展 ，Ｗｅ ｂ上 的网 页数 目呈 现指 数 级 的爆炸 性增 长趋 势 ，在 Ｗｅ ｂ上检 索及发 现 有价 值 的信 息 已成为 了一项 重 要的任 务 ，“ 噪音”的 出现 往往 会 降低基 于 页 面处 理 的各 种算 法 的效 率 。因此 ，如
１ Ｗｅ ｂ信 息抽取技术的概 念
Ｗｅ 信 息 抽 取 （ ｂ Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｅ ｔａ ｔ ｎ： ｂ Ｗｅ ｎｏｍａｉ ｘｒｃｉ ｏ ｏ
ＷＩ Ｅ）的前 身是 文本理 解 ，最早 开 始于 ２ Ｏ世 纪 除 了标 题 、 文以及 相关 链接 外 ， 包 含大量 正 还 与主题 无 关 的页 面和信 息 。与主题 无关 的噪音信 息会 对 网页 正 文 内容 的 提取 速度 和 精 度造 成 很 大 影 响 ， 有
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web信息提取技术与应用的研究
web信息提取技术与应用的研究随着互联网的迅速发展，网页数量和内容越来越多，其中包含了大量有价值的信息。
但是，在大量信息中找到所需的有效信息是一项非常耗时的工作，因此需要一些自动化技术来解决这个问题。
Web信息提取技术就是一种能够从网页中提取出有价值信息的方法。
本文将介绍Web信息提取技术的相关知识、应用和未来发展方向。
一、Web信息提取技术的定义Web信息提取技术（Web Content Extraction，WCE）是指将网页中的有价值信息提取出来，并以统一的格式结构化输出的技术。
Web信息提取技术包括网页内容分析、信息提取、自然语言处理、机器学习等多个领域知识。
WCE技术不仅是对Web数据的索引处理、高效存储和检索的基础，更是探索网页间结构化数据交互的空间的基本工具。
二、Web信息提取技术的分类1. 基于模板的方法基于模板的方法是指利用固定的结构化模板去提取网页中的信息。
网页一般是由HTML代码构成，基于模板的方法会根据HTML的语义来定义具体的提取规则。
这种方法需要先手动标注一些网页的样本来生成模板，然后基于模板提取其他具有相同网页结构的信息。
2. 基于规则的方法基于规则的方法是指提取信息的规则基本上是由人工设定的，例如网页的标题、正文、时间等信息的抽取规则。
这种方法提取的结果没有固定的形式，需要手动加工处理。
3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法可以自动学习提取网页中的信息的规则。
例如，可以训练分类器来识别标签，文本块等等。
除了以上三种方法，还有一些其他的方法，例如自然语言处理方法和聚类方法。
三、Web信息提取技术的应用1. 电子商务电子商务网站需要从供应商的网站上采集商品信息，并在自己的网站上展示商品。
此时，Web信息提取技术能够从供应商的网站上提取各种商品信息，例如名称、价格、尺寸、颜色、照片等，从而帮助电子商务网站实现自动化采集。
2. 搜索引擎搜索引擎需要从大量的Web页面中抽取出有价值的信息，例如标题、正文、摘要、链接等。
基于AI智能技术的网页信息抽取与语义建模
基于AI智能技术的网页信息抽取与语义建模随着人工智能技术的发展，越来越多的企业和机构开始将其应用于信息抽取和语义建模中。
在互联网时代，我们每天都会浏览各种网页，获取各种信息。
然而，尽管网页中包含大量的有用信息，但是用户往往需要耗费大量的时间和精力去筛选和提取所需要的信息。
基于AI智能技术的网页信息抽取和语义建模可以帮助用户迅速准确地获取所需信息。
一、网页信息抽取的重要性网页信息抽取是指从网页中抽取出用户需要的信息。
现在许多网页以阅读体验为主，信息分散在页面上，这就增加了用户阅读和寻找信息的难度。
而网页信息抽取就可以自动地从这些网页中抽取出用户所需要的信息，大大提高了信息的获取效率。
而且，现在网络中存在着大量的虚假信息、低质量的信息、重复的信息等等，这些不良信息会混淆用户的认识，浪费用户不必要的时间，或者导致用户做出错误的决策。
而通过AI技术的分析和筛选，可以有效地去除掉这些不良信息，使用户能够更快速地获取到准确的信息。
二、基于AI的网页信息抽取的技术实现基于AI技术的网页信息抽取通常使用文本分析和机器学习技术，主要分为以下两个步骤：1、网页结构分析网页结构分析是指将整个网页解析成需要的信息块。
这个过程主要包括两个方面：结构分析和语义分析。
结构分析：通过对网页标记语言的解析和树形结构分析得到不同的信息块。
例如，在HTML语言标记下定义的<b>标记可以用来表示强调内容，<p>标记可以用来表示段落内容。
语义分析：通过分析标记的名称以及标记所包含的内容，得到各个信息块的语义类型。
例如，通过分析标题标记，可以得到某一块信息是标题。
2、自然语言处理和机器学习技术自然语言处理和机器学习技术主要用来对从网页中提取出来的信息块进行有效的筛选，得到用户所需的信息。
自然语言处理：通过对文本的分词、词性标注、命名实体识别等技术，将信息块中的文本进行语义表示，从而实现对信息块的有效筛选。
机器学习技术：通过对训练数据的学习和匹配，设计模型对信息块进行自动分类，从而实现对用户所需信息的准确提取。
基于大数据的网页内容自动抽取研究
基于大数据的网页内容自动抽取研究随着互联网的快速发展，信息爆炸的时代已经来临。
每天都有数以亿计的网页被创建，而其中大多数都含有对我们有用的信息。
然而，要从这些海量的网页中提取出有价值的内容并进行分析却是一项非常复杂的任务。
为了解决这个问题，基于大数据的网页内容自动抽取研究应运而生。
一、问题定义基于大数据的网页内容自动抽取是指通过分析海量的网页，从中提取出所需的有用信息的过程。
常见的需求包括提取新闻文章、产品信息、评论、论坛帖子等等。
具体而言，网页内容自动抽取需要解决以下几个关键问题：1. 网页结构识别：大多数网页都有相似的页面布局，自动识别这些布局模式是抽取过程的第一步。
2. 区块抽取：网页通常由多个区块组成，例如导航菜单、标题、内容等。
自动抽取需要区分这些区块，并从中选取目标信息。
3. 内容过滤：在网页中，噪声和无关信息可能会干扰抽取过程。
因此，需要进行内容过滤，只保留与目标信息相关的部分。
4. 数据清洗：从网页中抽取的内容通常包含错误和不完整的部分，需要进行数据清洗，确保最终结果的准确性和完整性。
二、研究方法目前，基于大数据的网页内容自动抽取主要通过机器学习和自然语言处理技术来实现。
1. 机器学习方法：利用机器学习算法可以训练模型，使其能够自动识别网页布局和区块。
一种常用的方法是基于规则的学习，即通过识别特定的HTML标签和属性来进行区块抽取。
另一种方法是基于神经网络的学习，通过训练神经网络模型来自动发现和提取关键信息。
2. 自然语言处理技术：对于内容过滤和数据清洗，自然语言处理技术是一种有效的工具。
通过分析文本的语法和语义信息，可以过滤掉无关的信息，并修复错误和不完整的内容。
常用的自然语言处理技术包括分词、词性标注、依存句法分析等。
三、应用场景基于大数据的网页内容自动抽取技术在众多领域中都有广泛的应用。
1. 新闻媒体：自动抽取技术可以帮助新闻机构从海量的新闻网页中抽取出具体新闻内容，实现快速浏览和分类，提供给读者更便捷的阅读体验。
基于Web的信息抽取技术探索研究
基于Web的信息抽取技术探索研究随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，人们需要从海量的网络数据中提取有用的信息。
为此，基于Web的信息抽取技术应运而生。
本文将探索这一技术的研究与应用，介绍其原理和方法，并讨论它在各个领域的应用前景。
一、基于Web的信息抽取技术原理与方法基于Web的信息抽取技术是指从Web页面中自动抽取有用信息的方法和工具。
其基本原理是通过自然语言处理和机器学习等技术，将HTML文档转化为结构化信息，实现精确的信息抽取。
1. HTML解析和标签识别首先，通过HTML解析器解析Web页面的源代码，识别出HTML标签和它们的属性。
然后，根据预定义的规则，识别出所需的信息所在的标签，为后续的信息抽取做准备。
2. 信息定位和模式匹配接下来，基于模式匹配的方法来定位所需的信息。
可以使用正则表达式、XPath或CSS选择器等技术，通过匹配特定的模式或规则，准确定位到目标信息的位置。
3. 实体识别和关系抽取在定位到目标信息的位置后，需要进行实体识别和关系抽取。
通过机器学习技术，训练模型来自动识别出实体，并提取它们之间的关系。
这些实体可以是人名、地名、时间、事件等。
4. 信息清洗和归纳最后，对抽取得到的信息进行清洗和归纳。
清洗过程主要是去除重复、无效或错误的信息，保证抽取结果的准确性。
归纳过程则是将抽取的信息按照一定的规则组织起来，形成结构化的数据。
二、基于Web的信息抽取技术的应用领域1. 商业情报和竞争分析基于Web的信息抽取技术可以帮助企业从竞争对手和市场环境中获取关键信息，用于商业情报和竞争分析。
例如，抓取竞争对手的产品信息和价格，分析市场趋势和消费者行为，为企业决策提供数据支持。
2. 新闻媒体和舆情监测在面对海量的新闻报道和社交媒体信息时，基于Web的信息抽取技术可以帮助新闻机构和舆情监测公司实时获取和分析关键信息。
它可以抽取新闻报道中的实体和事件，进行分析和整理，为媒体报道和舆情监测提供支持。
Web信息抽取技术研究
Web信息抽取技术研究Web信息抽取技术是当前互联网发展中的一个重要研究领域。
在人工智能、大数据时代的今天，信息抽取已经成为获取和处理信息的重要手段。
在众多的信息抽取技术中，Web信息抽取技术占据了十分重要的地位。
本文将围绕这一主题展开。
I. Web信息抽取技术简介Web信息抽取技术是一种自动化信息处理技术，通过网络爬虫、HTML解析、信息提取等技术手段，将Web上的非结构化信息转换为结构化的信息，从而实现对关键信息的提取、分析和应用。
Web信息抽取技术的应用涉及各个领域，如搜索引擎、电子商务、社交网络分析等等。
Web信息抽取技术并不是一个完整的技术体系，而是由多个技术模块组成的集合体。
其中，网络爬虫模块用于获取Web页面，HTML解析模块用于解析Web页面的HTML代码，信息提取模块用于提取目标信息并对其进行分析。
这些技术模块的协同工作，最终实现对Web页面信息的抽取和分析。
II. Web信息抽取技术的应用Web信息抽取技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 搜索引擎搜索引擎是Web信息抽取技术最常见的应用领域之一。
搜索引擎的核心就是对Web页面的信息进行抽取和分析，从而实现搜索引擎对关键词的匹配和检索。
2. 电子商务电子商务领域对Web信息抽取技术的应用非常广泛。
通过对电商网站的产品信息进行抽取和分析，可以实现商品信息的分类、推荐等功能，从而提高电商网站的用户体验。
3. 社交网络分析社交网络分析是近年来发展迅速的一个领域，其中Web信息抽取技术也发挥了重要的作用。
通过对社交网络上用户的信息进行抽取和分析，可以实现社交网络的用户聚类、社区发现等功能。
III. Web信息抽取技术的挑战Web信息抽取技术的应用具有广泛性和复杂性，在应用过程中，面临着一些挑战：1. Web页面结构多样性Web页面的结构十分复杂，有些页面可能包含多个嵌套的表格、DIV等元素，这些元素的层级关系和结构差异非常大，因此Web信息抽取技术需要能够适应各种类型的Web页面结构。
基于Web的信息抽取技术研究的开题报告
基于Web的信息抽取技术研究的开题报告一、研究背景随着互联网的发展，网络信息已经成为人们获取信息的主要渠道之一。
但是，由于互联网上信息量极大，难以人工处理，因此需要利用计算机技术进行自动化处理。
信息抽取技术是实现自动化处理的重要手段之一，通过信息抽取技术，可以从海量的文本数据中抽取出有用的信息。
现有的信息抽取技术大都是基于规则或者统计学方法，这些方法需要大量的人工构建规则或者收集大量的训练数据。
这些方法在某些领域表现较好，但是对于多样性、复杂性较高的文本数据，效果不尽人意。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的信息抽取技术得到了广泛关注。
二、研究内容和目标本研究旨在探究基于Web的信息抽取技术，利用深度学习技术构建一个基于Web的信息抽取模型。
具体内容包括：1.深入研究Web页面结构，了解Web页面中的数据结构及其关系。
2.针对Web页面中的文本、图片、视频等不同类型的信息，选择合适的深度学习技术进行处理，以实现对信息的抽取。
3.构建一个基于Web的信息抽取模型，包括数据预处理、模型训练、模型优化等步骤。
4.通过实验验证模型的效果，并与现有方法进行对比分析，探讨基于Web的信息抽取技术的优势和不足之处。
三、研究方法和技术本研究采用深度学习技术进行信息抽取，具体包括：1.文本信息抽取：使用神经网络模型，如卷积神经网络、循环神经网络等进行文本特征提取和分类。
2.图片信息抽取：使用卷积神经网络进行图片特征提取。
3.视频信息抽取：使用循环神经网络等模型结合卷积神经网络进行视频特征提取。
四、研究意义与预期结果本研究的意义在于：1.提高Web信息抽取的效率和准确度。
2.减少人工干预，降低信息抽取成本。
3.对深度学习技术在信息抽取领域中的应用进行探索。
本研究预期结果为：1.构建一个基于Web的信息抽取模型。
2.通过实验验证模型的效果，对比现有方法的优缺点。
3.总结深度学习技术在信息抽取领域中的应用方法和经验。
Web对象的信息抽取的关键技术研究的开题报告
Web对象的信息抽取的关键技术研究的开题报告一、选题背景及意义随着Web技术的飞速发展，数据规模急剧增长，如何从大量的网络信息中获取有效的信息成为了一个亟待解决的问题。
Web对象信息抽取技术是处理大规模网络数据的基础和关键，它具有广泛的应用，如网络搜索、信息聚合、价格比较、个性化推荐等领域。
信息抽取技术的主要任务是从非结构化或半结构化的网络数据中提取出有用的信息，结构化并组织成易于处理的形式，以支持高效的信息挖掘和分析。
当前的信息抽取技术主要关注于HTML页面信息抽取，但是随着Web应用变得越来越复杂，基于Web 2.0技术的动态Web页面大量涌现，如社会化媒体网站、云计算应用等，传统的信息抽取技术已经无法满足需求。
因此，Web对象信息抽取技术成为了研究的热点和难点。
Web对象信息抽取技术可以在不考虑页面的外层结构前提下提取页面中的数据，使得数据的获取效率、准确度大幅提升。
二、研究内容及方法本论文将重点研究基于机器学习的Web对象信息抽取技术，主要研究内容包括：1. Web对象信息抽取算法研究：包括特征提取、模型构建等关键技术，结合深度学习技术提高模型的准确度和鲁棒性。
2. Web对象分类和标注研究：对Web对象进行分类和标注，为信息抽取提供更准确的语义信息。
3. Web对象抽取工具开发：开发一个实用性强，性能优良的Web对象信息抽取工具，支持灵活、高效的信息抽取任务。
研究方法主要包括实验分析和算法创新，数据来源将采用已有的Web页面数据集，并结合手工标注实验数据，比较和分析不同算法的性能和效果。
三、预期成果及意义本论文研究的预期成果包括：1. 开发一款高效、灵活、可扩展的Web对象信息抽取工具，可广泛应用于社会化媒体网站、云计算应用等领域。
2. 提出一种基于机器学习的Web对象信息抽取算法，提高数据抽取的准确度和鲁棒性。
3. 通过实验方法对不同算法进行性能分析和实际应用验证，比较和分析各算法的适用性和优劣特点。
Web信息抽取算法及系统研究
Web信息抽取算法及系统研究随着互联网的发展，海量的数据、信息被储存在一个个网站、系统中，而这些数据中又包含了大量的有价值的信息。
然而，由于数据格式多样、结构复杂，这些有价值的信息往往不能够直接被人工处理或利用。
一直以来，Web信息抽取系统一直是解决这个问题的一种重要手段。
本文将介绍Web信息抽取算法及其系统的研究。
一、Web信息抽取算法Web信息抽取算法是一种将结构化数据从非结构化数据中提取出来的技术。
Web信息抽取算法包括语言模型、启发式规则、统计机器学习、自然语言处理、知识图谱等。
其中，自然语言处理和知识图谱被认为是比较先进的技术。
自然语言处理（NLP）是一种通过模拟人类对语言的理解和处理过程，对各种文本进行处理的技术。
NLP技术的目的是使机器能够对自然语言进行理解、生成、翻译和分析。
在Web信息抽取中，NLP技术可以通过分析文本中的语法、词法和句法等特征，从而找出有价值的信息。
知识图谱（KG）是一种结构化的知识表示方式。
基于知识图谱，机器可以更加准确地理解和处理不同领域的知识，通过对知识之间的关联关系进行抽取和分析，从而帮助机器更好地理解Web中隐藏的知识和信息。
知识图谱可以通过各种方式进行构建和更新，例如：手动标注、数据挖掘、半自动化构建等。
二、Web信息抽取系统Web信息抽取系统是指利用Web信息抽取算法实现自动化数据收集、处理、挖掘和分析的一套系统。
Web信息抽取系统主要包括数据预处理、网页解析、信息抽取和结构化存储等模块。
数据预处理模块主要对Web数据进行去噪、数据清洗，将HTML等非结构化数据转换为可结构化数据，从而为后续的信息抽取、存储等提供基础支持。
网页解析模块是Web信息抽取系统的核心模块。
该模块主要通过解析HTML 等非结构化数据，识别和提取网页中的有价值信息。
网页解析模块一般采用解析树或解析器这种方式来进行实现。
信息抽取模块是指从网页中抽取可用于后续处理和分析的信息。
基于深度学习的智能网页信息抽取技术研究
基于深度学习的智能网页信息抽取技术研究智能网页信息抽取技术是一项重要的研究领域，它通过自动抽取网页中的有用信息，为用户提供准确、高效的搜索和信息获取体验。
在过去的几年里，深度学习技术的发展为智能网页信息抽取带来了巨大的突破。
本文将重点探讨基于深度学习的智能网页信息抽取技术的研究进展和应用。
一、深度学习在智能网页信息抽取中的应用传统的网页信息抽取方法通常基于规则或模板，需要人工提供特定的规则或模板，从而限制了其适用范围。
而基于深度学习的方法则能够自动地从大量的网页中抽取信息，克服了传统方法的局限性。
深度学习通过训练神经网络来自动学习和抽取特征，具有很强的适应性和泛化能力。
深度学习在智能网页信息抽取中的应用主要包括以下几个方面：1. 基于卷积神经网络的特征提取：卷积神经网络（CNN）在图像识别领域有着广泛的应用。
在智能网页信息抽取中，可以将网页视为二维图像，使用卷积神经网络从图像中提取出局部与全局特征，识别网页中的结构化信息。
2. 基于循环神经网络的序列建模：循环神经网络（RNN）能够有效地处理序列数据。
在网页信息抽取中，可以使用循环神经网络来建模网页的文本内容，捕捉文本的上下文信息，从而提取出有用的文本信息。
3. 端到端的学习方法：深度学习技术可以将信息抽取任务作为一个端到端的学习问题来解决，从原始的网页数据中直接学习抽取有用信息的模型。
这种方法不依赖于特定的规则或模板，具有更强的泛化能力和适应性。
二、深度学习在智能网页信息抽取中的挑战虽然深度学习在智能网页信息抽取中取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
1. 缺乏标注数据：深度学习需要大量的标注数据来进行训练。
然而，在智能网页信息抽取中，获取大规模的标注数据是一个非常困难的任务。
因此，如何有效地利用有限的标注数据进行模型训练成为一个关键问题。
2. 多样性的网页结构：网页的结构多样性导致了信息抽取的复杂性。
不同的网页可能采用不同的布局、标记和样式，这给信息抽取带来了挑战。
基于web的信息抽取方法研究
基于web的信息抽取方法研究摘要结合DOM方法构造模型,运用XML建立精确文档信息,解决半结构化网页动态信息抽取的困难,提出一种新型的基于样本的信息检索方法,将信息整合为新数据模型,提高网络信息抽取的效率和准确度。
关键词信息抽取;XML;DOM方法随着Internet的发展和普及,基于Web信息查询的需求愈加旺盛。
信息抽取是指从文本中自动抽取相关的或特定类型的信息,并将其形成结构化的数据以供用户查询。
由于5成以上的的网页由后台数据库生成的半结构化网页,搜索引擎无法从此类网页中直接获取有效数据,精确定义Web资源中的词汇信息,结合DOM方法建立精简有效的本体模型和抽取规则。
1XML信息集成系统模型设计将信息集成分为标记抽取层、传输解释层、外部接口层三个层次。
作为最底层的标记抽取层,为系统提取和集成数据信息。
传输解释层作为中间层,主要负责将DOM客户端API向系统发出的查询指令转换为XML查询,并分发给各个包装器。
最高层的外部接口层解释并翻译用户查询命令,传递给传输解释层,获得并解释查询结果树,将结果显示给用户。
三层结构图如下图1所示。
图1信息集成层次模型DOM(DocumentObjectModel,文档对象模型)是一种供HTML和XML文档使用的应用程序编程接口(API),定义了文档的逻辑结构以及访问和操作文档中各个部分的标准方法。
构建DOM结构树为了抽取XML文档信息,对收集的Web页面进行结构分析,建立相应的根元素(DoeumentElement)和节点(Node)。
Node对象通过继承关系形成一裸OOM树,它继承基本Node对象的属性和操作,同时又有各自特殊的属性和操作,通过标记识别和定位信息。
使用此模型,有效地将Web文档中的数据抽取出来表示为XML格式的文档,简化信息抽取工作,方便地形成XML 数据源,为DOM等数据提供访问接口,利于用户访问与检索。
2基于Web页面的信息定位与抽取基于网页结构特征分析的信息抽取。
基于深度学习的Web信息抽取模型研究与应用
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页面列表信息的自主抽取
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０ 引言 近年来，随着互联 网的快速 发展，信息资源越来越多，
“ 论文的题 目和作者通常 出现在其它各组成对象的前面，并 且论文题 目常 以链接的形式出现” 。
而且信息的组 织方式也非常 自由。 如何快速而且准确地从兴 趣 网页 中抽取出需要的信息， 已经成为互联 网应用 中一个极
为重要的研究课题 。 １ 抽取知识表示方法 Ｗｂ ｅ 页面 巾存在有大量列表结构的信息源， 如新闻列表 、
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表 信 息
ＩｕＫｎ ｕ ａ １ｎ Ｉ ｕ Ｌｏｔｉｏｇ ｏ ｌ
（． １吉林师范大学计算机学院，四平 １６０ ；２四平市商业学校，四平 ３００ ．
基于机器学习的网页信息提取技术研究
基于机器学习的网页信息提取技术研究随着互联网的快速发展，云计算、大数据和人工智能等技术也越来越受到关注。
在这个数字化时代，人们每天都会接触大量的网页信息，如新闻、博客、社交媒体等。
然而，这些信息通常以非结构化的方式存在，给信息的提取、汇总和分析带来了巨大的挑战。
基于机器学习的网页信息提取技术应运而生，通过自动抽取网页中的有用信息，为我们提供便捷的信息获取和分析方式。
一、网页信息提取技术简介网页信息提取是指从非结构化或半结构化的网页中，通过自动化算法抽取有用的信息。
传统的网页信息提取方法通常依赖于规则和模板的制定和维护，无法灵活处理不同类型和结构的网页。
而基于机器学习的网页信息提取技术则通过训练模型，从大量标注好的网页数据中学习规律和模式，实现自动化的信息抽取。
二、基于机器学习的网页信息提取技术的算法模型1. 无监督学习模型无监督学习模型是指在训练模型时，不需要标记数据中的有用信息。
常用的无监督学习方法包括聚类和主题模型。
聚类可以将相似的网页根据其内容特征聚集到一起，从而实现信息的分类和整理。
主题模型则可以在大规模的网页文本中挖掘出隐藏的主题和话题，以帮助理解和提取信息。
2. 监督学习模型监督学习模型是指在训练模型时，需要有标记数据来指导模型进行学习。
常用的监督学习方法包括决策树、最大熵模型和支持向量机等。
这些方法可以根据网页中的特征和标记数据的关系，建立分类模型，从而实现对网页信息的准确提取。
3. 深度学习模型深度学习模型是指基于神经网络的模型，在网页信息提取中具有较好的效果。
深度学习模型可以通过多层次的结构自动学习网页中的特征表示，从而实现更准确、更稳定的信息提取。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，它们可以通过大规模的训练数据来提高模型的泛化能力。
三、基于机器学习的网页信息提取技术的关键问题1. 数据标注基于机器学习的网页信息提取技术需要大量标注好的数据用于训练模型。
基于主动学习的Web页面信息抽取
基于主动学习的Web页面信息抽取
张清军;朱才连
【期刊名称】《情报学报》
【年(卷),期】2004(023)006
【摘要】本文提出一种基于主动学习的Web页面信息抽取方法,可以使用户在标记少量具有代表性的样本页面的情况下,有效地提高信息抽取规则的覆盖性,从而使包装器具有一定的自适应性.
【总页数】5页(P667-671)
【作者】张清军;朱才连
【作者单位】中国科学院测量与地球物理研究所,武汉,430077;中国科学院测量与地球物理研究所,武汉,430077
【正文语种】中文
【中图分类】G633
【相关文献】
1.基于领域本体的Web页面信息抽取 [J], 黄婵;罗艳梅
2.一种基于信息熵的Web页面主题信息抽取方法 [J], 贺智平;徐学洲;李爱玲
3.基于正则表达式的Web页面信息抽取技术研究 [J], 罗粮;朱儒明
4.基于Web页面有效信息抽取的分类方法 [J], 王立建;尹四清
5.基于树比较的Web页面主题信息抽取 [J], 朱梦麟;李光耀;周毅敏
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网页正文信息抽取方法探讨
网页正文信息抽取方法探讨【摘要】网页信息抽取是网页数据挖掘、机器翻译等应用的基础，是当今的一个研究热点。
在分析了已有的网页信息抽取方法基础上，对有待进一步研究的方向进行了展望。
【关键词】网页信息抽取；HTML；网页1.现有的网页信息抽取方法1.1基于自然语言处理方式的信息抽取使用自然语言处理进行信息抽取，需要经过的处理步骤包括：句法分析、语义标注、专有对象的识别（如人物、公司）和抽取规则。
具体说来就是把文本分割成多个句子，对一个句子的句子成分（part ofspeech，简称为POS）进行标记，然后将分析好的句子语法结构和事先定制的语言模式（规则）匹配，获得句子的内容即抽取信息。
规则可由人工编制，也可从人工标注的语料库中自动学习获得。
这类信息抽取技术中所用的抽取规则主要建立在词或词类间句法关系的基础上。
基于自然语言处理方式在含有大量自由文本且句子完整、适合语法分析的网页中的信息抽取取得了较好效果。
这种方式的缺陷是：（1）将网页页面视为普通文本处理，没有充分利用网页文档独特于普通文本的层次特性。
获得有效的抽取规则需要大量的样本学习，处理速度比较慢，这对于网上海量信息来说是一个大问题。
（2）网页页面中的文本通常不含有完整的句子，导致这种方法的适用范围较小。
1.2基于包装器归纳方式的信息抽取包装器归纳法是一种自动构造包装器的技术。
主要思想是用归纳式学习方法生成抽取规则。
用户在一系列的网页中标记出需要抽取的数据，系统在这些例子的基础上归纳出规则。
这些规则的精确度如何取决于例子的质量如何。
如果能代表那些需要处理的网页，这些例子就是高质量的。
对于我们来说，提供好的样本网页要比提供明确的完整的规则要容易。
归纳学习法作为一种机器学习方法用来学习包装器的规则，优于手动生成包装器等其他包装器生成方法的地方在于：自动归纳规则，减轻了人力负担、减少了人为错误，并且当网页页面变化时，能对规则做适当调整，适应这种变化。
与自然语言处理方式比较，包装器较少依赖于全面的句子语法分析和分词等复杂的自然语言处理技术，更注重于文本结构和表现格式的分析。
基于WEB资源的信息抽取技术
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。
基于网页版面分析的信息抽取的开题报告
基于网页版面分析的信息抽取的开题报告一、研究背景及意义信息抽取技术是利用自然语言处理和机器学习等技术，从大量的非结构化文本中自动抽取特定信息的过程。
随着互联网和数字化技术的快速发展，网络上的信息已经呈爆炸式增长，同时，包含这些信息的网页也越来越多，人工阅读这些网页显然是不现实的，因此，开发出一种能够自动提取网页中所需信息的技术，对于处理并利用这些海量信息非常重要。
本文旨在利用网页版面信息的特征，通过自然语言处理和机器学习算法的组合，实现对网页中信息的抽取，从而解决网页信息抽取难题，帮助用户快速准确地获取所需信息。
二、研究现状分析目前，信息抽取技术已经被广泛应用于各种领域，如搜索引擎、虚拟助手、智能客服等。
基于网页版面分析的信息抽取方法是一种常见的信息抽取方法之一，它以网页的版面结构和样式为基础进行信息抽取。
该方法不依赖于具体的网页结构，能够处理大量的非结构化文本，同时具有良好的可扩展性和适应性，因此备受关注。
目前，对于基于网页版面分析的信息抽取方法已经有了一些研究。
其中，多数研究是基于传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，也有一些研究利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等方法来实现信息抽取任务。
但是，这些研究方法仍存在一些问题。
对于传统的机器学习算法，其性能受限于特征工程和训练数据的质量；而对于深度学习算法，其训练和调参困难，并且需要大量的训练数据。
针对上述问题，在本文中，我们将优化基于网页版面分析的信息抽取方法，利用深度学习算法，结合网页版面分析的特征，实现对网页中信息的抽取。
三、研究内容和技术路线本文旨在深入探讨基于网页版面分析的信息抽取方法，提出一种基于深度学习算法的信息抽取模型。
主要研究内容包括：1、研究网页版面特征，并选取有代表性的特征进行分析和提取；2、建立基于深度学习算法的信息抽取模型，并利用训练数据进行模型训练；3、对模型进行测试和评估，比较不同模型和不同特征对抽取效果的影响；4、基于实际应用场景，调整和优化模型，实现对网页中特定信息的准确抽取。
基于多知识的Web网页信息抽取方法
基于多知识的Web网页信息抽取方法
朱明;黄云;蔡庆生
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2001(022)009
【摘要】从Web网页中自动抽取所需要的信息内容,是互联网信息智能搜取的一个重要研究课题.为有效解决网页信息抽取所需的信息描述知识获取问题,这里提出了一种基于多知识的 Web网页信息抽取方法(简称MKIE方法).该方法将网页信息抽取所需的知识分为二类.一类是描绘网页内容本身表示特点,以及识别各网页信息对象的确定模式知识;另一类则描述网页信息记录块,以及各网页信息对象的非确定模式知识.MKIE方法根据前一类知识,动态分析获得后一类知识;并利用这两类知识,最终完成从信息内容类似但其表现形式各异的网页中,抽取出所需要的信息.美大学教员论文网页信息抽取实验结果表明,MKIE方法具有较强的网页信息自动识别与抽取能力.
【总页数】4页(P1058-1061)
【作者】朱明;黄云;蔡庆生
【作者单位】中国科技大学自动化系;中国科技大学自动化系;中国科技大学自动化系
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.以本体为指导的Web网页信息抽取方法 [J], 程文涛;师雪霖
2.基于WEB网页文本信息抽取研究与实现 [J], 刘三星;
3.基于信息抽取的课程知识链接方法 [J], 文必龙; 马强; 李菲
4.轨迹图谱:一种基于知识图谱结构的轨迹信息抽取方法 [J], 吴瑕;赵小明;余建坤
5.基于BERT信息抽取的电力客服知识图谱构建方法 [J], 张向聪;王浩;王磊;王冰洁;何军霞
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定义： 整个样本训练集为 +， 少量输入样本集为 ,， 大 量的待处理样本集为 -， 则 + . ,! -， / 为代表性的 样本集。 算法： / 初始化为 ,； 包装器归纳系统通过归纳 , 获得信息抽取规则 （-！ . 5） 1234’ ｛ 用 0 去抽取 - 中的一个待处理样本｛ ； 6｝ （抽取成功） 37 ； - . - 8｛ 6｝ ’49’ ｛ ； / . /!｛ 6｝ ； - . - 8｛ 6｝ ｝ ｝ 包装器归纳系统针对少量的具有代表性的标记 页面， 形成覆盖面较宽的信息抽取规则。包装器运 用规则执行程序对实际要抽取的数据源进行抽取， 其工作原理见图 %。
图" 阿坝师范高等专科学校学报源代码片段
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图! 阿坝师范高等专科学校学报片段
话： $& 2 + 5 8EF; ? 话： + 5 ;: ? + ;: ? D& 2 + 5 ;: ? + 5 ;0 ? + ;0 ? + ;: ? 真： + 5 ;: ? + ;: ? $% 2 + 5 8EF; ? 真： D% 2 + 5 ;: ? + 5 ;0 ? + ;0 ? + ;: ?
［2］
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抽取阶段
根据训练阶段生成的信息抽取规则， 可以对结 构类似的 FGH+ 页面进行信息抽取， 将抽取出来的 信息转化成结构清晰、 语义明确的格式。信息抽取 的算法如下： 算法 2 4 信息抽取算法。 输入待抽取页面； 从开始处扫描页面， 跳过其它信息直到开始标 志； （没有到达结束标志） CD?9: ｛ 读取数据行； 用 （ +-， 去匹配页面中的相邻的标记组合； !-） （匹配成功） ?= 将 +- 和 !- 之间的信息赋值给信息项 .； :9;: 7>5(?58:； ｝
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引
言
来完成。在 ))) 的信息应用中， 包装器 （)<.;;*<） ［$］ 包装器 是一种软件过程， 这个过程应用已经定义 好的信息抽取规则， 将输入 )*+ 页面的信息数据抽 取出来， 转换为用特定的格式描述的信息。一个包 装器一般针对某一个单一数据源中的一类页面。在 以前的系统中， 主要采用人工方法完成包装器的生 成， 实现数据的抽取工作。但是由于 )*+ 信息量巨 大， 新资源频繁加入， 现存资源的格式也经常变动， 因此采用人工实现包装器的方法不仅麻烦而且缺乏 适应性。 通常可以采用半自动或全自动的方式生成包装 器， 国外在这方面的研究取得了很多的成果。文献 ［!］ 采用文档对象模型 （ LMI） 实现半自动化的信息 抽取。文献 ［ #］ 采用 N6H （ N@+*55*5 6.9.7=0 H<**） 来 描述网页的层次结构， 为每一个 N6H 结点产生一个 抽取规则， 对每一个 J8FH 结点再产生一个附加循环 规则， 整个抽取过程按照这个层次结构展开。
的情况下， 有效地提高信息抽取规则的覆盖性， 从而使包装器具有一定的自适应性。
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包装器的工作原理图
根据以上的分析可以将 &’( 信息抽取划分为 两个阶段： 训练阶段和抽取阶段。
这种方法实质上是将样本训练集划分为两个部 分： 少量输入样本和大量的待处理样本。通过少量 输入样本提取出的信息抽取规则去覆盖待处理样 本， 可能会出现不能覆盖的异常页面。这些异常页 面和初始的少量输入样本构成了代表性的样本， 从 而在减少用户标记数量的同时可以有效提高包装器 的适应性。 算法万方数据 ) * 基于主动学习的样本选取算法。 #$! 样本实例
万方数据
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情
报
学
报
32 卷
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（ ?） 为信息项的抽取规则集（每一 设 !+! 个元素是前后缀 （ +-， ） ， 将其初始化为 <； !-） （ 1+! （ ?） ！ # <） CD?9: ｛ 从 1+! （ ?） 中取出一个未处理的元素 （ +-， !-）； （ （ +-， 不属于 !+! （ ?） ） ?= !-） 将 （ +-， 放入 !+! （ ?）； !-） 从 1+! （ ?） 中删除 （ +-， ； !-） ｝ ｝ （0） ， …， （ -） ， …， ； 16(*&7(!89:; # ｛ /， !+! !+! 1｝ ｝
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第 !# 卷 第 O 期 !""( 年 $! 月
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张清军 朱才连
（中国科学院测量与地球物理研究所，武汉 (#""’’）
摘要 关键词
本文提出一种基于主动学习的 )*+ 页面信息抽取方法， 可以使用户在标记少量具有代表性的样本页面 主动学习 )*+ 信息抽取 包装器
随着 8/9*</*9 的迅猛发展， ))) 逐渐成为了信 息发布和获取的主要平台， 其上数据一直呈几何级 数增长。然而用于表达 )*+ 页面信息的 GHIJ 标 记语言存在着先天性的不足： 用 GHIJ 语言发布的 数据主要目的是为了显示， 让人通过浏览器浏览， 但 缺乏结构， 而且没有语义信息， 这使得应用程序无法 直接解析并利用 )*+ 上海量的数据。如何有效地 利用这些信息就变的非常迫切， 因此出现了很多基 于 )*+ 信息源的技术和应用， 其中信息抽取技术是 当前研究的一个热点。 )*+ 信息抽取就是从 )*+ 页面所包含的无结 构或半结构的信息中识别用户感兴趣的数据， 并将 其转化为结构和语义更为清晰的格式 （ KIJ、 关系数 据、 面向对象的数据等） 。)*+ 信息抽取工作主要由
:
训练阶段
从同类网页中选取样本是为了学习用户的兴 趣， 同时生成信息抽取规则。以万方数字化期刊中 的大学学报作为信息抽取源， 图 : 是其中的一个样 本片段， 虚线区域为用户希望抽取的数据。为了简
H期
基于主动学习的 ’() 页面信息抽取
HHG
便， 我们将 !"#$ 标签作了简化， 标签的属性名和值 均被忽略。图 % 是图 & 对应简化的源代码。
根据以上的信息抽取规则， 可以在网页中确定 的抽取范围内进行匹配， 如果符合 （ +-， ， 则将 +!- ） 和 !- 之间的信息抽取出来作为信息项 . 的值。因 此信息抽取规则可以表示为｛ （ +0 ， ， …， （ +-， /， !0 ） ， …， !-） 1｝。 通过主动学习， 挑选出具有代表性的页面， 包装 器归纳系统通过学习代表性的标注页面， 形成覆盖 面较宽的抽取规则。设信息项 . 的样本集合为 1 （.） ， 系统生成信息项 . 的样本的前后缀集合为 （.） ， （ .） 中的每一个元素代表信息项 . 的 1+! 1+! 一个标记样本的前后缀。如果样本的信息比较规 则， 则相同信息项的左右边界 （ +-， 应当一致， 即 !- ） （ .） 中的元素完 信息项 . 的样本的前后缀集合 1+! 全相同。一般情况下， 由于网页中信息格式的变异， 所以信息项 . 的样本的前后缀集合 1+! （ .） 中的元 素不相同， 则信 息 项 . 的 左 右 边 界 都 应 该 包 含 它 们， 因此该算法是一个覆盖算法