基于标签路径特征融合的在线Web新闻内容抽取

• 作者: 刘鹏程 吴信东 吴共庆 徐喆昊 李莉 胡学钢 胡骏
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 内容抽取 Web新闻 标签路径特征 组合特征选择 特征融合
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 714-735
• 页数: 22页
• 分类号: TP311
• 字数: 22431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004868

摘要

精准地抽取新闻网页的内容,是提高Web新闻分析等应用系统工作质量的关键技术之一.由于缺少Web新闻出版的标准,存在大量不同的出版格式,并且Web本身是一种具有高度异构性的大数据载体,导致Web新闻内容抽取成为一个开放性问题.经大量实例分析发现新闻网页内容与其上的标签路径存在潜在的关联性.因此,设计了标签路径特征系,以从不同视角区分网页内容和噪音.在特征相似性分析的基础上,提出了一种基于组合特征选择的特征融合策略,并设计了基于融合特征的Web新闻内容抽取方法CEPE.CEPF是一种快速的通用、无需训练的在线Web新闻内容抽取算法,可抽取多种来源、多种风格、多种语言的Web新闻网页.在CleanEval等测试数据集上的实验结果表明,CEPF方法优于CETR等抽取方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	李莉	合肥工业大学计算机与信息学院	32	322	9.0	17.0
3	吴共庆	合肥工业大学计算机与信息学院	24	251	6.0	15.0
4	徐喆昊	合肥工业大学计算机与信息学院	2	36	2.0	2.0
5	胡骏	合肥工业大学计算机与信息学院	4	36	2.0	4.0
6	刘鹏程	合肥工业大学计算机与信息学院	2	35	2.0	2.0