本文選題：信息抽取　切入點(diǎn)：深度學(xué)習(xí)　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來(lái),海量的信息數(shù)據(jù)隨互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的飛速發(fā)展不斷注入到Web當(dāng)中,因此從Web中精確地獲取所需信息的重要性也日益凸顯。但由于Web頁(yè)面中信息種類(lèi)的繁多、結(jié)構(gòu)格式之間的差異等原因,使得傳統(tǒng)利用手工編寫(xiě)規(guī)則進(jìn)行信息抽取的方法過(guò)分依賴(lài)于具有專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的人的勞動(dòng)并且通常具有較差的可移植性。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本語(yǔ)義理解以及處理序列化數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢(shì)使其十分適用于對(duì)Web頁(yè)面進(jìn)行信息抽取,有鑒于此,本文構(gòu)建了一種基于雙層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型用于Web頁(yè)面信息的抽取,其中第一層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于理解Web頁(yè)面中每個(gè)文本節(jié)點(diǎn)中字詞序列的語(yǔ)義,而第二層網(wǎng)絡(luò)用于理解頁(yè)面中多個(gè)文本節(jié)點(diǎn)相互間的序列化描述關(guān)系。在模型成功建立之后,本文使用TensorFlow深度學(xué)習(xí)編程系統(tǒng)對(duì)模型進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),并在實(shí)驗(yàn)中對(duì)模型中各個(gè)主要參數(shù)逐一進(jìn)行調(diào)整對(duì)比,在優(yōu)化了模型的同時(shí)也得到了不同參數(shù)對(duì)于模型整體識(shí)別準(zhǔn)確率的影響,并給出一般性的結(jié)論。本文構(gòu)建的信息抽取模型經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析及優(yōu)化后,對(duì)于同網(wǎng)站的Web頁(yè)面識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到900%以上。在此基礎(chǔ)上,本文又對(duì)模型做了改進(jìn),使其可以對(duì)跨網(wǎng)站同類(lèi)Web頁(yè)面進(jìn)行信息抽取,且信息抽取的準(zhǔn)確率同樣可以達(dá)到較為理想的水平,為提升Web信息抽取的效率及移植性提供了一種新的方法。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of the Internet era, massive information data has been continuously injected into the Web, so the importance of accurately obtaining the required information from the Web has become increasingly prominent.However, due to the variety of information in Web pages and the differences in structure and format,The traditional method of information extraction by manual writing rules is too dependent on the labor of people with professional domain knowledge and usually has poor portability.The advantage of circular neural network in semantic understanding of text and processing serialized data makes it very suitable for information extraction from Web pages.In this paper, a model based on double-layer cyclic neural network is constructed for extracting the information of Web pages. The first layer of cyclic neural networks is used to understand the semantics of word sequences in each text node in a Web page.The second layer network is used to understand the serialization relationship between multiple text nodes in the page.After the successful establishment of the model, this paper uses the TensorFlow depth learning programming system to implement the model, and adjusts and compares the main parameters of the model one by one in the experiment.At the same time, the influence of different parameters on the recognition accuracy of the model is obtained, and a general conclusion is given.After the experimental analysis and optimization of the information extraction model constructed in this paper, the recognition accuracy of Web pages of the same website can reach more than 900%.On this basis, the model is improved so that it can extract information from similar Web pages, and the accuracy of information extraction can reach an ideal level.It provides a new method to improve the efficiency and portability of Web information extraction.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP181;TP393.09

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本文編號(hào)：1707230