有效HTML文本信息抽取方法的研究

• 作者: 李文正 莫倩 韩忠明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网页 信息抽取 机器学习 统计
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3568-3571,3574
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.12.011

摘要

从新闻网页和博客网页中抽取出正文内容是一个非常有意义的研究问题,但是多数网页中含有大量与正文无关的噪声内容,导致很难从网页中获取正确的文本信息.分析了中文新闻与博客网页的正文特征,用实验表明了利用HTML与文本的密度比可以进行文本的识别与抽取.提出了机器学习、统计估计以及FDR三种HLML正文抽取方法,并作了大量的实验比较和分析.实验结果表明,该算法可以有效地过滤噪声而且算法的复杂度很低,效率与效果均达到一个很好的平衡.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫倩	北京工商大学计算机学院	35	305	9.0	16.0
2	李文正	北京工商大学计算机学院	18	217	7.0	14.0
3	韩忠明	北京工商大学计算机学院	51	631	14.0	23.0