基于内容相似度的网页正文提取
从html中提取正文的方法
从html中提取正文的方法从HTML中提取正文的方法随着互联网的发展，网页内容呈现多样化的趋势，其中HTML是最常见的网页编程语言之一。
但是在浏览网页的过程中，我们往往只关注页面的主要内容，即正文部分。
如何从HTML中提取出正文内容，成为了一个非常重要的问题。
本文将介绍几种常用的方法来实现这一目标。
一、基于标签的提取方法HTML文档通常由一系列的标签组成，不同的标签有不同的作用和语义。
在提取正文时，我们可以根据标签的特点来进行筛选。
常用的标签有p、div、span等，这些标签通常用来包裹正文内容。
我们可以通过解析HTML文档，找到这些标签，并提取出其中的文本内容。
同时，我们还可以根据标签的属性进行筛选，比如class属性、id 属性等。
通过这种方法，我们可以较为准确地提取出正文内容。
二、基于文本密度的提取方法正文通常具有较高的文本密度，即正文部分的文字数量较多。
而其他非正文的内容，比如导航栏、广告等，通常具有较低的文本密度。
基于这个特点，我们可以通过计算页面中每个标签的文本密度，来判断其是否属于正文内容。
具体的方法可以是统计标签内文本的字符数或词数，然后除以标签的总字符数或词数，得到文本密度的比值。
根据这个比值的大小，我们可以判断标签是否为正文内容。
通过这种方法，我们可以较为准确地提取出正文内容。
三、基于机器学习的提取方法除了基于标签和文本密度的方法，还可以利用机器学习的方法来提取正文内容。
通过训练模型，我们可以将HTML文档中的各个标签和属性作为特征，将其对应的正文内容作为标签，然后利用已有的正文和非正文数据进行训练。
训练完成后，我们可以使用这个模型来预测新的HTML文档中的正文内容。
这种方法的优势在于可以适应不同的网页结构和样式，提取效果较为准确。
从HTML中提取正文内容是一个比较复杂的问题，但是通过合理的方法和技术手段，我们可以实现较为准确地提取。
基于标签、文本密度和机器学习的方法都具有一定的优势和适用场景，可以根据实际需求选择合适的方法。
文章内容提取的实用方法
文章内容提取的实用方法在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的文章，无论是工作中的报告、学术研究的文献，还是网络上的各种资讯。
如何从这些纷繁复杂的文字中快速、准确地提取出关键内容，成为了一项至关重要的技能。
下面，我将为您介绍一些实用的文章内容提取方法。
一、明确提取目的在开始提取文章内容之前，首先要明确自己的提取目的。
是为了获取主要观点？还是寻找特定的信息？亦或是为了总结归纳？不同的目的决定了我们关注的重点和提取的方式。
例如，如果您是为了写一篇综述文章，那么您需要提取多篇相关文章的核心观点和重要论据；如果您是为了解决某个具体问题，那么您应该着重寻找与问题直接相关的解决方案和相关数据。
二、快速浏览文章结构拿到一篇文章后，不要急于逐字逐句阅读，而是先快速浏览文章的标题、目录、段落小标题、开头和结尾等部分，了解文章的大致结构和主要内容。
标题往往能够反映文章的主题；目录可以让您对文章的框架有一个清晰的认识；段落小标题则提示了各个部分的重点；开头通常会引出主题并阐述文章的背景和目的；结尾则可能会总结主要观点或提出展望。
通过对这些部分的浏览，您可以初步判断文章的价值和与自己需求的相关性，从而决定是否需要进一步深入阅读。
三、抓住关键语句在阅读文章的过程中，要善于抓住关键语句。
关键语句通常包括中心句、总结句、过渡句等。
中心句一般能够概括段落的主要内容，往往出现在段落的开头或结尾；总结句则对整篇文章或某个部分进行总结归纳；过渡句起到承上启下的作用，能够帮助您理解文章的逻辑关系。
例如：“综上所述，……”“由此可见，……”“然而，……”等都是常见的关键语句的标志。
四、标注重点内容为了便于后续的整理和回顾，可以在阅读时使用不同的符号或颜色标注重点内容。
比如，用下划线标注重要的观点，用波浪线标注关键的数据，用圆圈标注需要进一步思考的问题等。
这样，在提取内容时，您可以快速找到标注的部分，提高工作效率。
五、提取核心概念和关键词核心概念和关键词是文章的精髓所在。
小说网页复制文字的方法
小说网页复制文字的方法
要复制小说网页上的文字，可以使用以下方法：
1. 鼠标选中要复制的文字段落或全文，然后按下Ctrl+C键进行复制。
2. 长按鼠标左键选中要复制的文字段落或全文，然后松开鼠标左键，再点击鼠标右键选择“复制”选项进行复制。
3. 在某些浏览器中，鼠标选中要复制的文字段落或全文后，会自动弹出复制按钮，直接点击该按钮即可进行复制。
4. 如果以上方法都不可行，可以尝试使用拷贝工具软件，如截图工具、网页复制工具等，具体操作方法请参考软件的相关说明。
需要注意的是，复制网页上的文字仅限于个人使用，不得进行商业用途和非法传播。
从html中提取正文的方法
从html中提取正文的方法从HTML中提取正文的方法在网页开发和数据处理中，经常需要从HTML文档中提取出正文内容，以便进行进一步的分析和处理。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，以帮助读者快速准确地提取出HTML文档中的正文内容。
一、使用Python的Beautiful Soup库Beautiful Soup是Python的一个HTML/XML解析库，可以方便地从HTML文档中提取出所需的信息。
下面是一个使用Beautiful Soup 提取正文的示例代码：```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupdef extract_content(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')content = soup.get_text()return content```在上述代码中，首先导入Beautiful Soup库，并定义了一个名为`extract_content`的函数，用于提取正文。
然后，通过调用`BeautifulSoup`类的构造函数，将HTML文档传入，并指定解析器为'html.parser'。
接下来，使用`get_text`方法提取出所有的文本内容，并将其返回。
二、使用正则表达式如果对正则表达式较为熟悉，也可以使用正则表达式来提取正文。
下面是一个使用正则表达式提取正文的示例代码：```pythonimport redef extract_content(html):pattern = r'<p>(.*?)</p>'content = re.findall(pattern, html, re.S)return '\n'.join(content)```在上述代码中，首先导入re模块，并定义了一个名为`extract_content`的函数，用于提取正文。
从 html 提取文本的 7 个工具
从HTML提取文本的7个工具在互联网时代，信息爆炸，网页内容成了获取信息的重要渠道。
然而，网页虽然内容丰富，读取和分析起来却相对复杂，尤其是对于需要提取文本的人来说。
在这篇文章中，我将共享关于从HTML中提取文本的7个工具，帮助您更轻松获取您需要的信息。
1. BeautifulSoupBeautifulSoup是一个Python库，它能够从HTML或XML文件中提取数据。
通过BeautifulSoup, 不仅能够实现快速而方便的从网页获取数据，还能够解析各种标签和获取它们内部的内容。
与此BeautifulSoup还提供了对于CSS选择器的支持，以便更便捷筛选和提取特定的元素和文本。
BeautifulSoup是一个功能强大而灵活的工具，非常适合用于从HTML中提取文本数据。
2. ScrapyScrapy是一个用于抓取网站并从HTML、XML、JSON等文档中提取数据的框架，它基于Python语言。
相对于BeautifulSoup, Scrapy是一个更加强大的工具，它提供了更高级的功能和更复杂的数据提取方法。
通过Scrapy, 您可以轻松自定义数据提取的流程，并且能够简单处理网页中的各种异步加载或者登录问题。
3. Pandas虽然Pandas被广泛用于数据处理和分析，但它同样可以作为一个强大的HTML文本提取工具。
通过Pandas, 您可以直接将HTML文档转换成DataFrame对象，便于后续对数据的分析和处理。
4. SeleniumSelenium是一个用于Web应用程序测试的工具，但它同样可以用于HTML文本提取。
通过Selenium, 您可以模拟浏览器的行为，比如点击、输入、下拉等操作，以便更好获取网页中的数据。
由于Selenium 能够渲染JavaScript，因此它非常适合用于处理那些需要异步加载的网页，比如单页应用（SPA）。
5. JsoupJsoup是一个Java的HTML解析器，它提供了与jQuery相似的API，方便快速获取HTML文档中的元素和文本。
基于视觉热区的网页内容抽取方法
件容易 的事情 。原 因在于 网页 除了正文 内容外还 掺杂了很多
用户不需 要 的噪声 数据 ， 如导航链接 、 告链接 、 广 版权信 息以及 与网页主题相关不 大 的推荐链 接等 。这 些噪 声数据 的存在 ， 影
ｖｓ ａ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｕ ｅ ｙ ｉ ｔ ｅ ｅｍｉｅ ｗｅ ａ ｅ ｏ ｔｎ ．Ｉ ｈ ａ ｅ ，ｆ ｓ ａ ｔｏ ｅ ａ ｅ Ｓ ｒｇ ｏ ｓｓ ｌ ｃｅ ｓｗｅ ａ ｅ ｖｓ ａ ｉ ｌ ｔｚ ｎ ｒ ｓ ｄ ｂ ｔ ｏ ｄ ｔ ｒ ｎ ｂ ｐ ｓ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｉ ｔａ ｐ ｒ ｆｗ ｂ ｐ ｇ ’ ｅ ｉｎ ｉ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｂ ｐ ｉｕ ｌ ｕ ｈ ｇ ｒ ｇ
（ ）数 学定 义 ３
若 网页的高度 ｈ与宽 度 Ｗ， 根据 经验可 给
出网页视觉热 区焦点坐标为 （ ／ ，／ ） 视觉热 区宽度为 ２ ／ ， ｗ ２ｈ２ ， ｗ ３ 高度为 ２ ／ ｈ３。网页视觉热 区和 网页视觉焦点如 图 １所示。
按 ｓ （ ｏ， ）的大小进行 降序排列 ，ｉ（ ｏ， ｉ ｈ ｔＣ ｇ ｓ ｈｔｃ）越大说 明该候 ｇ
收稿 日 ： １ — ７— ８ 期 ２ １ ０ ０ 。邵俊 ， ０ 讲师 ， 主研 领域 ： 粗糙 集 ， 试 识 模
别， 神经 网络和 Ｗｅ ｂ数据挖掘 。
２０ ０
计 算机应 用与软件
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位于在 ＜ｔ ｌ ＞标签 或 ＜ｄｖ ａｅ ｂ ｉ ＞标签 之间 可能成 为 网页正
Ｋｅｗ ｒｓ ｙ ｏ ｄ
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基于文本及符号密度的网页正文提取方法
电子设计工程Electronic Design Engineering第27卷Vol.27第8期No.82019年4月Apr.2019收稿日期：2018-07-20稿件编号：201807113作者简介：洪鸿辉（1992—），男，广东揭阳人，硕士研究生。
研究方向：大数据处理。
自互联网问世以来，经过多年的发展，互联网站点的数量在不断的增长，互联网上的信息也在不断的增加，然而，由于商业因素的问题，这些网站在为我们提供有价值的信息的同时，还会包含其他信息，例如广告或其他网站的链接。
链接可能是图片，文字。
这些相对于正文内容无用的信息会降低我们的阅读效率，而且这些无用的文字可能会被搜索引擎作为索引关键词，不仅降低了搜索的效率还影响了用户的体验。
很多互联网公司也发现了这一问题，所以现在越来越多的网页都会支持RSS 。
若一个网页支持RSS ，我们就可以很轻易的提取网页的正文内容，但大多数网页还是不支持RSS ，所以关于正文提取这一方面的研究工作一直没有停止。
网页的类型有很多种，比如新闻网站，博客网站，论坛等。
新闻类网站的正文提取一直是研究的主要方向，新闻类的文章通常要提取正文内容，标题，时间，作者等。
文章通常要提取正文内容，标题，时间，作者等。
一方面，网页正文提取结果的好坏会影响着文本聚类，去重，语义指纹等结果。
另一方面，网页正文提取在大数据时代也是一项不可或缺的环节。
1相关工作1.1VIPS2003年，微软公司亚洲研究所提出了一种网页进行视觉分块[1]算法—VIPS [2]算法。
该算法的思想是模仿人类看网页的动作，基于网页视觉内容结构信息结合Dom 树对网页进行处理。
简单的说就是把页面切割不同大小的块，在每一块中又根据块网页的内容和CSS 的样式渲染成的视觉特征把其分成小块，最后建立一棵树[3]。
但是，VIPS 必须完全渲染一个页面才能对其进基于文本及符号密度的网页正文提取方法洪鸿辉，丁世涛，黄傲，郭致远（武汉邮电科学研究院湖北武汉430000）摘要：大多数的网站的网页除了主要的内容，还包含导航栏，广告，版权等无关信息。
基于相似度的中文网页正文提取算法
Ｋｅ ｒ ｓ ｅ ｔｓ ｌｒ ；Ｔ ｇ ｓ ｌｒ ；Ｂ ｏ ｋｎ Ｔ ｘ ｎｎ ｙ ｗｏ ｄ ：Ｔ ｘ ｉ ａ ｔ ｍｉ ｉ ｙ ａ ｉ ａｉ ｍｉ ｔ ｙ ｌｃ ｉｇ； ｅ ｔＭｉｉｇ
随着互联网的发展， 网络资源及数据呈现海量特征 ， 网络信息的急剧增加带来 的一个问题就是网络拥 塞。为了有效地过滤无用信息 ， 节省网络带宽， 需要对信息的内容进行处理 ， 网页正文提取是这个处理过程
中比较 重要 的一 环 。
由于信息的复杂多样以及网页制作工具的差异 ， 使得 网页结构也 日趋复杂化。而且因为网页中的信息
含量杂 乱 ， 纯利 用 网页结构来 读取 有用 信息 已经变 得越 来 越 困难 。如 何 过 滤掉 这 些信 息 来提 取 网 页主题 单 已成为 ＷＥ Ｂ服务 中很重 要 的一个部 分 。 现 有 的提 取 网页主题 的方法 一般 过程 如下 ：１ 利 用 Ｈ ＭＬ标 签 对 网页进 行 区域 分 割—— 分 块 ；２ 根 （） Ｔ （） 据 不 同规 则 ， 取 网页主题 。 提 分块 方法 一般分 为两类 ： 于 Ｄ Ｍ（ ｏｕ ｎ ｂｅｔ ｏｅ） 基 Ｏ Ｄ ｃｍｅｔ ｊｃ Ｍ ｄ１的方法 Ｌ 和基 于视 觉 特征 （ ｉｏ Ｏ 】 Ｖｓ ｎ—ｂｓｄ ｉ ａｅ ）
ＸＩ ＯＮＧ — ｉ Ｚｉｑ ，ＺＨＡＮＧ ｉ Ｈｕ ，ＬＩ Ｍａ —ｏ ｇ Ｎ ｏ ｓ ｎ （ ｃｏｌｆＣｍ ｕ ｒＳｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｓｕ ｗｓ Ｕ ｉｒｔ ｏ ｃｎｅａ ｅ ｎｌ ｙ Ｓｈｏ ｏ ｏ ｐ ｔ ｃｎｅａｄＴｃｎｌ ， ｏｔ ｅ ｎｖ ｓｙ ｆＳｉ ｎ Ｔｃｏ ｏ ， ｅ ｅ ｇ ｈ ｔ ｅ ｉ ｅ ｃ ｄ ｈ ｇ
第２ ５卷 第 １ 期 ２１ ０ ０年 ３月
西
南
基于相似度的网页标题抽取方法
的标题 为 “ 虚假 标 题 ” 相 应 的 网页 定 义 为 “ 准 网 ； 标
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
１ 引 言
网页文 档作 为 互联 网信息 的 一种 载体 ， 们 通 人
过 网 页 文 档 可 以发 布 和 获 取 各 种 各 样 的 信 息 。 随着
页” 非标 准 网页” “ 位 ” 义 为 ＨＴ 和“ ；单 定 ＭＬ文 档 抽 取 出的文本 信息 的独立 句子或 段落 。 网页标题 是一 篇 网页所要 表达信 息 的最简 盟扼 要 的概 述 ， 它对 于 网页信 息的处 理及应 用 （ 比如搜索 引擎 、 聚类和分 类 ） 有很 大的意义 。大 多数情况 下我
ｐ ｏｐ ｅ ｅ ｈ ｉｌ ｘｔａ ｔｏｎ ｆｏｍ ＴＭ Ｌ ｃ ｍ ｅ ｓｂａ ｅ ｉ ｉａ ｉｙ，ｗ ｈ ｃ ｍａ ｓｆ ｌｕ ｅｏｆｔ ｏｒｅ ｒ ｏｓ ｓ ａ ｍ ｔ ｏｄ ｏｆｔｔｅｅ ｒ ｃ ｉ ｒ Ｈ ｄｏ ｕ ｎｔ ｓ ｄ ｏｎ ｓｍ ｌ ｒｔ ｉｈ ｋｅ ｕｌ ｓ ｈｅｃ ｒ 一
基 于 相 似 度 的 网 页 标 题 抽 取 方 法
李 国华 ， 红 英 昝
（ 州 大学 信 息 工 程 学 院 ， 南 郑 州 ４ ０ ０ ） 郑 河 ５ ０ １
摘 要 ：目前 网 页标 题 的抽 取 方 法 大 多结 合 ＨＴＭＬ结 构 和 标 签 特 征 进 行 抽 取 ， 是 这 些 方 法 并 没 有 考 虑 标 题 与 但
ｗｅｌｆ ｒ“ ｏ ｓ ａ ｄ ｒ ｌ ｏ ｎ ｎ ｔ ｎ ａ ｄ ＨＴＭ Ｌ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｎ ａ ｏ ｄ ｇ ｎ ｒ ｌ ａ ｉｎ ａ ｉ ｔ ｏ ｓ ａ ｄ ｒ ｏ ｕ ｎ ”ａ ｄ ｈ ｓ ｇ ｏ ｅ ｅ ａ ｉ ｔ ｂ ｌ ｙ ｆ ｒ“ ｔ ｎ ａ ｄ ＨＴＭ Ｌ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ． ｚ ｏ ｉ ｏ ｕ ｎ ” Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｓ ｉ ｒｔ Ｗ ｅ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｒ ｔｉｖ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ：ｔ ｌ ｘ ｒ ｃ ｉ ； ｉ ｌ ｉ ｔ ｏ ｍ ａ ｙ； ｂ ｉｆ ｒ ｔ ｅ ｒ ａ ｏ ｅ
网页内容抓取工具哪个好用
网页内容抓取工具哪个好用互联网上目前包含大约几百亿页的数据，这应该是目前世界上最大的可公开访问数据库。
利用好这些内容，是相当有意思的。
而网页内容抓取工具则是一种可以将网页上内容，按照自己的需要，导出到本地文件或者网络数据库中的软件。
合理有效的利用，将能大大提高自己的竞争力。
网页内容抓取工具有哪些1. 八爪鱼八爪鱼是一款免费且功能强大的网站爬虫，用于从网站上提取你需要的几乎所有类型的数据。
你可以使用八爪鱼来采集市面上几乎所有的网站。
八爪鱼提供两种采集模式 - 简易模式和自定义采集模式，非程序员可以快速习惯使用八爪鱼。
下载免费软件后，其可视化界面允许你从网站上获取所有文本，因此你可以下载几乎所有网站内容并将其保存为结构化格式，如EXCEL，TXT，HTML或你的数据库。
2、ParseHubParsehub是一个很棒的网络爬虫，支持从使用AJAX技术，JavaScript，cookie 等的网站收集数据。
它的机器学习技术可以读取，分析然后将Web文档转换为相关数据。
Parsehub的桌面应用程序支持Windows，Mac OS X和Linux等系统，或者你可以使用浏览器中内置的Web应用程序。
作为免费软件，你可以在Parsehub中设置不超过五个publice项目。
付费版本允许你创建至少20private项目来抓取网站。
3、ScrapinghubScrapinghub是一种基于云的数据提取工具，可帮助数千名开发人员获取有价值的数据。
它的开源视觉抓取工具，允许用户在没有任何编程知识的情况下抓取网站。
Scrapinghub使用Crawlera，一家代理IP第三方平台，支持绕过防采集对策。
它使用户能够从多个IP和位置进行网页抓取，而无需通过简单的HTTP API进行代理管理。
Scrapinghub将整个网页转换为有组织的内容。
如果其爬虫工具无法满足你的要求，其专家团队可以提供帮助。
4、Dexi.io作为基于浏览器的网络爬虫，Dexi.io允许你从任何网站基于浏览器抓取数据，并提供三种类型的爬虫来创建采集任务。
教你如何复制网页上任何文字的九种方法
教你如何复制网页上任何文字的九种方法教你如何复制网页上任何文字的九种方法我们在浏览网页时，总想把感兴趣的内容复制并保存起来，但可能会遇到过有些网页是复制不了的，无论你按住鼠标左键如何不停的拖动，都无法选中复制需要的文字。
那是因为网站为了保密，对网页文件进行了加密，使用户无法通过选取的方法复制网页中的文字，就是采用“另存为”保存在硬盘中也无法复制其中的文字。
是不是让人感觉无可奈何，而又心有不甘呢？下面介绍几种方法来破解网上文字无法复制的问题：1、先按CTRL+A键将网页全部选中，“复制”，然后从中选取需要的文字即可。
2、打开你想复制文字的网页，找到地址栏上面的工具栏，找到按钮，点一下右面那个向下的下拉箭头，你可以选择用Word、记事本、Excel编辑，我一般选择用Word，过一会就会出现一个Word文档，在里面找到自己需要复制的文字就可以复制了。
3、打开你想复制文字的网页，找到菜单栏中的→另存为（A）→就会出现下图→保存类型→点一下它右面的下拉箭头→选择→再点“保存”就可以了，然后找到该文本文件复制里面你想要的内容就可以了。
4、调用源文件查看文字。
选择菜单“查看”，点击“源文件”，打开记事本就能看到网页的全部文字，选取你需要的即可。
5、点击IE的工具栏栏中的“工具/Internet”菜单，进入“安全”标签页，选择“自定义级别”，将所有脚本全部禁用然后按F5键刷新网页，然后你就会发现那些无法选取的文字就可以选取了。
6、下载安装一个SnagIt汉化破解版软件（找个不收费的），利用抓图软件SnagIt实现。
SnagIt中有一个“文字捕获”功能，可以抓取屏幕中的文字，也可以用于抓取加密的网页文字。
单击窗口中的“文字捕获”按钮，单击“输入”菜单，选择“区域”选项，最后单击“捕获”按钮，这时光标会变成带十字的手形图标，按下鼠标左键在网页中拖动选出你要复制的文本，松开鼠标后会弹出一个文本预览窗口，可以看到网页中的文字已经被复制到窗口中了。
基于文本相似度的网页消重策略
基础上建立索 引 ， 为搜索用 户提供服 务时不会 出现 大量重 复网
０ 引 言
全球互联 网 自上世纪 ９ ０年代进 入商业 运营及 家庭使 用 以 来发展迅 速 ， 经过十几年 的发展 ， 互联 网已经成为人们获取信 息 的重要媒 介。根据 中国互联 网信息 中心 ２ ０ ０９年 ６月发 布 的统
计报 告显示 ， 截至 ２ ０ ０ ８年 １ ２月 ３ １日， 国网民规模 达到 ３ ３ 中 ．８
页， 减轻用户 的浏览负担 ， 提高搜索效率。
Hale Waihona Puke １ ２ 重复 网页 的特点 ．
１２ １ 网页内容 重复 率 高 研究 表 明， ． ． 网络上 有 ３ ％ 的 ０ 网页是完全重复或者近 似重复 。原 因有多种 ， 一种 是 由于上述
网页的相似度。经与相似方法比较 ， 结果表明， 该方法减少 了时间复杂度 ， 具有较高的查全率和查准率， 适于大规模 网页消重。 关键 词
中 图分 类 号
网页消 重 网页特征码 文本 相似 度 编辑距离
Ｔ３１ Ｐ ９ 文献标识码 Ａ
ＳＴＲＡＴＥＧＹ ｏＦ ＥＬＩ Ｉ Ｍ ＮＡＴＩ ＮＧ ＤＵＰＬＩ ＣＡＴＥＤ ＥＢ Ｗ ＰＡＧＥＳ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＴＥＸＴ Ｉ Ｉ Ｓ Ｍ ＬＡＲＩ ＴＹ
第２ ８卷第 １ １期
２１ ０ １年 １ １月
计 算机应 用 与软件
Ｃｏ ｍｐｕｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｎ ｏｔ ｒ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ
Ｖ０ ． ．１ １２８ Ｎｏ ｌ ＮＯ Ｖ．２ １ ０１
基 于 文本 相似 度 的 网页 消 重 策 略
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓ ｌｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍｓｏ ｅ ｔ ａ ｏ ｉ ｌｒ ｃ ｎ ｅ ｔ ｒ ｑ ｅ ｔ ｃ ｕ ｎ ｗｅ ａ ｅ ｅｒ ｖ ｌ ｔ ｏ ｆｅ ｉ ｎ ｔ ｇ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｏ ｖ ｈ ｒ ｂｅ ｆｉ ｎｉ ｌ ｒｓｍｉ ｏ ｔｎ ｓｆｅ ｕ ｎ ｌ Ｏ ｃ ｒｉ ｂ ｐ ｇ ｓ ｒ ｔ ｅ ａ ，ａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｌ ｄ ｃ ａ ｙ ｉ ｍｉａｉ ｎ
在知乎上提取文案文字的方法
在知乎上提取文案文字的方法
1.利用Python的BeautifulSoup库解析知乎网页，提取出文案文字。
2.使用正则表达式匹配知乎网页中的文案文字。
3.利用谷歌浏览器的开发者工具，查找并提取知乎网页中的文案文字。
4.使用自然语言处理技术，如分词和词性标注，提取出知乎网页中的文案文字。
5.使用深度学习模型，如BERT或LSTM，对知乎网页中的文案文字进行提取。
6.利用爬虫软件，如Scrapy，对知乎网页进行爬取并提取出文案文字。
7.使用OCR技术，对知乎网页进行截图并识别出文案文字。
8.使用开源项目，如Textract，对知乎网页中的文案文字进行提取。
9.利用网页文本提取工具，如Readability，从知乎网页中提取出文案文字。
10.通过知乎的API接口，获取知乎网页中的文案文字。
11.利用知乎网页的元数据，提取出其中的文案文字。
12.使用文本语义分析技术，对知乎网页中的文案文字进行提取和分析。
13.通过。
链接提取文字的方法
链接提取文字的方法
提取链接中的文字可以通过多种方法实现。
其中一种方法是使用编程语言如Python来编写一个简单的程序来提取链接中的文字。
你可以使用BeautifulSoup库来解析HTML页面，然后找到链接标签（<a>标签），并提取其中的文本内容。
另一种方法是使用浏览器的开发者工具来手动查看链接的HTML代码，然后从中复制并粘贴所需的文本内容。
还有一种方法是使用一些在线工具或者浏览器插件来帮助你提取链接中的文字，这些工具通常会提供简单易用的界面，让你可以快速地完成提取工作。
另外，还有一些其他的方法可以用来提取链接中的文字，比如使用正则表达式来匹配链接中的文本内容，或者使用一些专门的网络爬虫工具来自动化提取链接中的文字。
总的来说，提取链接中的文字可以根据具体的需求和情况选择合适的方法，无论是手动操作还是编写程序来实现，都可以达到提取链接文字的目的。
基于C#的网页正文信息提取
基于C#的网页正文信息提取摘要：快速有效的获取有用的信息是一个具有相当挑战性的课题，在传统的信息提取过程中，使用正则表达式提取网页正文信息，可以快速的获得网页的主要信息，缺点是夹杂了不必要的噪声信息。
在此基础上提出了基于解析DOM树结构的网页正文信息提取方法，本文使用的方法在此基础上又做了一些改变，即使用逆序解析DOM树的方法来获取网页正文信息，在对网页内容进行净化处理后通过逆序解析达到了效率和速度相对较优的处理结果。
关键词：DOM树网页正文信息C#1、引言信息服务商使用网络爬虫抓取互联网中的网页，分析和整理网页中的信息内容呈献给用户，在此过程中，提取网页正文信息是一个重要环节。
传统的方法中，通过快速的正则表达式直接提取网页内容，但容纳了太多的噪声信息。
为精确提取正文信息，提出了基于DOM树的页面分析方法。
本文提取网页正文的方法建立在正文信息以块形式聚集的分布规律之上，为消除夹杂的噪音，假定正文信息以相近链路尝试聚集。
由于正文信息聚集在一起，并在DOM树中的同一个子树中，若能确定任意一块，就能根据正文信息块之间的相似性从最近的信息块中提取其它的正文信息，并不需访问整个DOM树，甚至不用解析整个DOM树，因此采用基于C#的逆序解析DOM树算法。
逆序解析算法是依据给定标记序列，从最后一个结束标记依次向前解析并不断补全缺省标记的过程。
2、网页解析方法设计及实现2.1 DOM结构DOM的全称是Document Object Model（文档对象模型），它是来自W3C的官方标准。
DOM的工作方式是：首先将XML文档一次性的装入内存，然后根据文档中定义的元素和属性在内存中创建一个“树型结构”也就是一个文档对象模型，即是把文档对象化，文档中每个节点对应着模型中一个对象，在Application 中正是使用这组对象访问XML文档进而操作XML文档。
DOM是在内存中创建树型结构视图进而提供编程接口，用下面这个XML 片段来说明DOM是如何创建树型结构：＜parent＞＜child id=”123”＞text here＜/child＞＜/parent＞DOM的关键在于它允许直接更新内存中的树型结构，而不必重定向到其他输出。
网页正文提取方法
网页正文提取方法
网页正文提取是指从网页中提取出主要内容部分的一种技术方法，常用于网页内容分析、文本挖掘和搜索引擎等领域。
以下介绍几种常用的网页正文提取方法：
1. 基于HTML结构分析：利用网页的HTML结构和标签信息，通过分析标签的层次结构和属性特征，提取出可能的正文区域。
常用的方法有基于文本标记的算法（如正文段落的密度、标签嵌套深度等），和基于行块分布函数的算法（如正文行的长度、行距等）。
2. 基于文本密度分析：通过计算网页上文本的密度，提取出文本密度较高的区域作为正文区域。
常用的方法有基于文本行分割的算法（如基于文字行的密度变化、连续空行的数量等），和基于文字块分割的算法（如基于文本块的字数、字符密度等）。
3. 基于机器学习的方法：通过训练一个机器学习模型，将正文区域分类为正文和非正文区域。
常用的方法有基于支持向量机（SVM）的分类算法、基于朴素贝叶斯分类（NB）的算法、和基于深度学习的算法（如卷积神经网络CNN）等。
4. 基于文本特征的方法：通过分析正文和非正文区域的文本特征差别，提取出正文区域。
常用的方法有基于关键词匹配的算法（如正文区域的关键词覆盖度、
连续关键词的数量等），和基于语义相似度的算法（如正文区域的语义相似度、文本主题相关度等）。
根据具体应用场景和需求可选择适合的方法进行网页正文提取，通常需要结合多种算法和技术手段进行综合分析和提取，提高提取的准确性和可靠性。
基于扩展标记树的网页正文抽取
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广 西师 范大 学学 报 ： 自然 科 学 版
第２ ８卷
２ 抽 取 方 法
网页正 文抽 取 的具体 要求 是 ： 取 网页 正文 内容 ， 抽 维持 正 文 中的段 落等 格 式信 息 ， 以及 正 文 中涉及 的
应性 。
关键 词 ： 页正 文 抽 取 ； 展 标 记 树 ； 邻 优 先 遍 历 网 扩 近
中图分类号 ： ３１３ ＴＰ ９ ． 文 献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １６０ （０ １ Ｏ— １ ３０ １ ０ —６ ０ ２ １ ） １０ ３ ～５
Ｗｅ ｂ数据 挖 掘分 析 的前 提 是对 网页 的 处理 ， 网页 主要 有 ３种 类型 ： 链接 密 集 ， 信 息聚合 和 导航 作 用 起 的 目录索 引 网页 ； 通过 图片表 达 内容 并辅 以简短 文字 描述 的图片 为 主型 网 页 ； 围绕特 定 主题 以文 本段 落 为 主要 表达 途径 的 主题 页 面 。其 中 ， 主题 网页 的正 文抽 取 作为 信息 检索 、 类 聚类 、 分 自动摘 要 、 网络 舆情 分 析
的 获取相 对 费时 费力 ， 因此近 年 来 已较少 使 用 。 无 监 督 自动 抽 取方 法 ： ② 针对 主题 网页特 点 ， 自动抽取 正 文 内 容 。较 为典 型 的有 基 于 ＤＯＭ 树 的 自动抽 取 方法 ［ ］基 于 页面 标签 视 觉 特征 的 抽取 算 法 ［ ３、 。相 比较 而
不 依赖于 ＤＯＭ 树 的基 于 内容 相 似度 的 网页 正 文提 取 方法 ［。硬 件 水平 的不 断提 升使 得 人们在 面 对正 文 引
抽取 任务 时 ， 注重 结果 的准 确 度指 标 ， 更 在保 证准 确 度前 提 下 ， 量提 升抽取 效 率 。 尽
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Web Page Main Text Extraction Based on Content Similarity
WANG Li1, LIU Zong-tian1, WANG Yan-hua2, LIAO Tao1
(1. School of Computer Science and Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072; 2. School of Information Technology, Shanghai Fisheries University, Shanghai 201306)
理一个 td 中含有不同内容的情况，即不能处理一个 td 中存放 的不仅仅是网页正文的情况。 对节点中信息的可用性判别可 以采用文本相似度计算方法。通过计算各节点中所含信息与 网页中各级标题及大块确定文本信息的相似度来确定。实验 结果表明，这种方法具有很高的准确性与通用性。
3 网页内容抽取
3.1 网页预处理 首先抽取出网页 title 及各级<h1>…<h2>…<hn>的标题
Wi =
tfi
n
(1)
∑ tf j
j=1
其中， tfi 是第 i 个关键词在该节点文本内出现的频率； n 为 该节点的文本内出现的词的个数。假设 2 个节点的文本 U,V 的相似度可用向量之间的夹角度量，相似度计算如下：
3.3 正文抽取 建立完图 1 的树型结构，对网页内容的操作就都可以在
这棵树的基础上进行了。网页中的信息为 str1,str2,…,str7，要 获取这些信息，只要对该树进行一次遍历即可。现在的主要 工作是判断某节点内的文本信息是否为有用信息。如果节点 信息有用，则 useful 为 true，否则为 false。计算公式如下：
if (textsize>multi·numa && textsize>mintextsize)||αlse useful=false
其中，textsize 代表节点所含文本字符串的长度；numa 代表文 本中所含链接的个数；multi 是倍数参数；mintextsize 代表设定 的文本最小长度阈值； α > β 表示小块文本与 title 或某一个
(1. 上海大学计算机科学与工程学院，上海 200072；2. 上海海洋大学信息学院，上海 201306)
摘 要：提出一种将复杂的网页脚本进行简化并映射成一棵易于操作的树型结构的方法。该方法不依赖于 DOM 树，无须用 HTMLparser 包进行解析，而是利用文本相似度计算方法，通过计算树节点中文本内容与各级标题的相似度判定小块文本信息的有用性，由此进行网页 清洗与正文抽取，获得网页文本信息，实验结果表明，该方法对正文抽取具有较高的通用性与准确率。 关键词：网页正文抽取；网页映射；网页清洗；文本相似度
2 相关工作
虽然网页正文提取是 Web 文本挖掘中的一个重要问题， 但相关研究并不多。目前对网页进行噪声过滤与信息自动抽 取的方法主要有两大类：(1)针对单一页面进行处理。根据所 处理页面的内容特征、可视信息等应用一些启发性规则去除 页面的噪音，抽取出页面内容。这类方法对每一个待处理的 网页进行同样的处理，对于抽取通过模板产生的网页集效率
该公式表示某节点所包含的文本大于文本中所含链接数目的
multi 倍，并且文本长度大于设定的最小文本长度阈值。如果
useful1 为真，则 useful1=ture，该节点所含文本为有用文本。
对于节点中所含文本长度较小的小块文本，采用向量空
间模型对每一个节点的文本信息进行量化。在 VSM 中，将
节点文本看作是由一组词条(T1,T2,…,Tn)构成，对于每一词
表 1 HTML 标记替换规则
源码标记
替换后标记
<body>….</body> <tr>…</tr>
<div>…</div> <table>…</table>
<a href =…>
<d>…</d> <d>…</d> <d>…</d> <d>…</d>
<a>
(4)滤除所有非<d>…</d>,<a>…</a>包含的数据。 (5)对<d>与</d>进行配对处理，使每一个<d>都有一个 </d>与之配对。 经过上述处理，由于标记窗口全部统一成<d></d>，因此 极大地方便了操作，提高了处理效率。 3.2 树型结构建立 将 3.1 节处理后的页面信息用递归的方法映射成一棵树。 树节点结构如下：
子标题的相似度 α 大于设定阈值 β 。
如果节点中的信息为大文本块并且所包含的链接数目也 较少(链接数目可以根据文本中保留的<a>…</a>来计算)，直 接设定其为有用文本信息。采用的量化公式如下：
useful1=textsize>multi·numa && textsize>mintextsize
【Abstract】This paper proposes a method of simplifying complex Web page script and mapping it into tree structure easy to operate. It does not depend on DOM tree, and does not need utilize htmlparser bag to parse. By calculating text similarity, it calculates the similarity between the content of tree node and headings of different levels to determine the usefulness of the text information, cleans the Web page and extracts the content information. Experimental results show that the method has better universal property and accuracy rate in main text extraction. 【Key words】Web page main text extraction; Web page mapping; Web page cleaning; text similarity
条 Ti，都根据其在节点文本中的重要程度赋一个加权值 Wi，
并 将 (T1,T2,…,Tn) 看 成 一 个 n 维 坐 标 系 中 的 坐 标 轴 ，
W1,W2,…,Wn 为对应的坐标值。这样由(T1,T2,…,Tn)分解得到
的正交词条矢量组就构成了一个节点文本信息的向量空间。
采用 TF 方法计算各节点中文本的向量权重：
通过分析可知，现有的网页清洗方法大多基于 DOM 树 并用 HTMLparser 程序包[5]对其进行解析，这种方法效率不 高，而且依赖于第三方包。对此本文提出了一种简单的树型 结构，在这棵树中保存了正文信息，同时消除了一些无用信 息，并对各节点进行了简化，带来了操作上极大的便利。另 外，在这棵树中可以通过深度搜索子节点来消除传统方法中 不能处理网页正文部分被存放在多个 td 中的情况以及不能处
第 36 卷 第 6 期 Vol.36 No.6 ·软件技术与数据库·
计算机工程 Computer Engineering
文章编号：1000—3428(2010)06—0102—03
文献标识码：A
2010 年 3 月 March 2010
中图分类号：TP393
基于内容相似度的网页正文提取
王 利 1，刘宗田 1，王燕华 2，廖 涛 1
表示属于某一节点的文本信息，如节点 d1 的文本信息包括 str1+str5+str7，节点 d2 包含的文本信息是 str2+str4，节点 d3 包含的文本信息是 str3，节点 d4 包含的文本信息是 str6；实 箭头指向父节点；虚箭头指向该节点的详细内容。
图 1 经处理网页内容所映射成的树型结构
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60575035, 60975033)；上海 市重点学科建设基金资助项目(J50103)；上海大学研究生创新基金资 助项目(SHUCX092162) 作者简介：王 利(1984－)，男，硕士研究生，主研方向：文本挖掘， 事件本体；刘宗田，教授、博士生导师；王燕华，硕士研究生；廖 涛， 博士研究生 收稿日期：2009-08-10 E-mail：wonglee07@
class Node{ public int flag; // flag=1：有子节点；flag=2：无子节点
public boolean useful; //true 为可用，false 为可将其滤除 public Node parent; public Vector vector; //偶位存文本，奇数存子节点}