网页正文提取
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我为开源做贡献,网页正文提取——Html2Article
2014-1-7 14:38|发布者: 红黑魂|查看: 16722|评论: 4|原作者: StanZhai|来自: 博客园
摘要: 为什么要做正文提取一般做舆情分析,都会涉及到网页正文内容提取。对于分析而言,有价值的信息是正文部分,大多数情况下,为了便于分析,需要将网页中和正文不相干的部分给剔除。可以说正文提取的好坏,直接影响了分 ...
为什么要做正文提取
一般做舆情分析,都会涉及到网页正文内容提取。对于分析而言,有价值的信息是正文部分,大多数情况下,为了便于分析,需要将网页中和正文不相干的部分给剔除。可以说正文提取的好坏,直接影响了分析结果的好坏。
对于特定的网站,我们可以分析其html结构,根据其结构来获取正文信息。先看一下下面这张图:
正文部分,不同的网站,正文所在的位置不同,并且Html的结构也不同,对于
爬虫而言,抓取的页面是各种各样的,不可能针对所有的页面去写抓取规则来提取正文内容,因此需要一种通用的算法将正文提取出来。
现有的网页正文提取算法
∙基于标签用途的正文提取算法(比如title或h1,h2标签一般用作标题,p一
般表示正文段落,根据标签的含义去提取正文)
∙基于标签密度判定(这个简单,说白了就是字符统计,正文部分html标签的密度比较低,确定一个阈值,按照标签密度提取正文部分)
∙基于数据挖掘思想的网页正文抽取方法(这里会涉及到统计学和概率论的一些知识,在高深点就成了机器学习了,没有深入研究)
∙基于视觉网页块分析技术的正文抽取(CV这种高端大气上档次的东西,岂是
我等这么容易就能研究明白的。虽然实现上复杂,但就提取效果而言,这种方法提取的精度还是不错的)
前2中方法还是比较容易实现的,主要是处理简单,先前我把标签密度的提取算法实现了,但实际用起来错误率还是蛮高的;后2种方法在实现上就略复杂了,从算法效率上讲应该也高不了哪去。
我们需要的是一种简单易实现的,既能保证处理速度,提取的准确率也不错的算法。于是结合前两种算法,研究网页html页面结构,有了一种比较好的处理思
路,权且叫做基于文本密度的正文提取算法吧。后来从网上找了一下类似的算法,发现也有使用类似的处理方法来处理正文提取的,不过还是有些不同。接下来跟大家分享一下这个算法的一些处理思想。
网页分析
我任意取了百度,搜狐,网易的一篇新闻类网页,拿来作分析。
先看一篇百度的文章
任正非为什么主动与我合影,/article/2011
首先请求这个页面,然后过滤到所有的html标签,只保留文本信息,我们可以
看到正文信息集中在一下位置:
使用Excel分析行数与每行的字符的关系可以发现:
很明显,正文内容集中在65-100行之间的位置上,而这个区间的字符数也是比较密集的。
再来一篇网易的文章
张小龙神话已破灭马化腾该接管微信了,/13/1230/10/9HB88VE600094NRG.html
还是先看下过滤html标签后的正文部分:
再来一个Excel的分析结果:
正文部分集中在279-282行之间,从图上看,也正是这么几行的文本密度特别高。
最后分析一篇搜狐的新闻
李克强天津调研考察的几个瞬间,/20131229/n392604462.shtml
还是先看下过后标签后的正文:
再看下Excel的分析结果:
而搜狐的这篇文章正文部分主要集中在200-255行之间。其余的文本全部是杂乱的标签文本。
抱歉,漏了很重要的一点说明:为什么分析的时候要把html标签过滤掉呢?过滤html标签是为了降低干扰,因为我们关注的是正文内容,如果带着这样的标签var chart = new去分析,可想而知,对我们的正文分析会有多大的干扰了,也正因如此需要将html标签掉,只对文本做分析,降低干扰。
基于网页分析构思出的正文提取算法
回顾以上的网页分析,如果按照文本密度来找提取正文,那么就是写这么一个算法,能够从过滤html标签后的文本中找到正文文本的起止行号,行号之间的文
本就是网页正文部分。
还是从上面三个网页的分析结果看,他们都有这么一个特性:正文部分的文本密
度要高出非正文部分很多。我们按照这个特性就可以很容易将算法实现,那就是
基于阈(读音:yu)值去分析正文所在的位置。
那么接下来就需要解决一些问题:
∙如何确定阈值?
∙如何分析,一行行的分析?还是?
阈值的确定可以通过统计分析得出一个比较好的值,我在实际处理过程中,发现
这个值取180是比较合适的,也就是分析文本的时候,如果所分析的文本超过
了180,那么就可以认为到达了正文部分。
再有就是如何分析的问题,这个其实比较容易确定,一行行的分析效果肯定不好,如果在按行分析的过程中往下在分析几行作为一次分析效果比较好。也就是一次
性分析上5行左右,将字符累加起来,看看有没有达到设定的阈值,如果达到
了,那么认为已经进入正文部分了。
嗯,主要的处理逻辑就是这样,怎么样,不复杂吧。
我把实现的核心算法也贴出来吧:
int preTextLen = 0; // 记录上一次统计的字符数量(lines就是
去除html标签后的文本,_limitCount是阈值,_depth是我们要分析的深度,sb用于记录正文)int startPos = -1; // 记录文章正文的起始位
置for(int i = 0; i < lines.Length - _depth; i++){ int len = 0; for (int j = 0; j < _depth; j++) { len += lines[i + j].Length; } if (startPos == -1) // 还没有找到文章起始位置,需要判断起始位置 { if(preTextLen > _limitCount && len > 0) // 如果上次查找的文本数量超过了限定字数,且当前行数字符数不为0,则认为是开始位置 { // 查找文章起始位置, 如果向上查找,发现2行连续的空行则认为是头部int emptyCount = 0; for (int j = i - 1; j > 0; j--) { if (String.IsNullOrEmpty(lines[j]))
{ emptyCount++; } else{ emptyCount = 0; } if(emptyCount ==
_headEmptyLines) { startPos = j +
_headEmptyLines;
break; } } // 如果没有定位到文
章头,则以当前查找位置作为文章头if (startPos == -1) { startPos = i; } // 填充发现的
文章起始部分for(int j = startPos; j <= i; j++)