本文關(guān)鍵詞：基于分塊重要度和二維條件隨機場的Web信息抽取　出處：《南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué))》2014年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： Web對象 信息抽取 網(wǎng)頁分塊 分塊重要度模型 二維條件隨機場

【摘要】：網(wǎng)頁分塊方法使得Web信息抽取的單位由原來的頁面縮小為分塊.結(jié)合分塊重要度模型與二維條件隨機場的優(yōu)點,提出一種Web對象信息抽取方法.該方法利用分塊重要度模型對網(wǎng)頁分塊進行重要度標(biāo)注,過濾掉大量與主題無關(guān)信息,更加準(zhǔn)確的定位待抽取信息的位置.二維條件隨機場模型相比傳統(tǒng)的線性條件隨機場模型更好的適應(yīng)了網(wǎng)頁分塊的二維結(jié)構(gòu),有效的提高信息抽取準(zhǔn)確率.實驗結(jié)果表明,該方法對Web對象信息抽取具有良好的效果.
[Abstract]:The Web information extraction unit from the original page down to block block method ". Combining the advantages of the block importance model and 2D CRFs, proposes a Web information extraction method. This method uses the block importance model of" block of marking, and filter out a lot of irrelevant information, more accurate positioning information to be extracted. The position of 2D conditional random field model compared to the traditional linear conditional random field model is better adapted to the two-dimensional structure of page segmentation, improve the accuracy of information extraction effectively. The experimental results show that this method has a good effect on Web information extraction.

【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61202312,61170121)
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： 隨著科技的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上的信息呈爆炸式增長,這其中很大一部分是描述現(xiàn)實世界對象的信息,例如書、電腦、衣服等等,這樣一類由多個數(shù)據(jù)元素及屬性標(biāo)簽按照特點模式組織在一起的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對象稱之為Web對象[1,2].如果將這些大量的Web對象信息從網(wǎng)頁中抽取出來并存儲于數(shù)

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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