一种基于语义匹配的Web信息提取方法研究

为了较好地解决信息过量难以消化、汉语词的歧义划分、Web信息形式不一致并且难以辨识的问题,文章提出了一种基于语义匹配的Web信息提取方法。该方法融合了网页分类、汉语分词、语义信息匹配方法,并给出了一种义素相似度,进而提出了一种基于语义的信息匹配方法来识别和提取网页信息项。基于这种Web信息提取方法的网上药品信息监管系统Web-MIND能够提取出网上药品广告的信息项,并具有较高的准确率。     

基于语义的互联网药品信息抽取算法

针对现有互联网信息抽取技术存在准确率不高、覆盖率低、人工干预多等诸多缺陷,提出了一种新的互联网药品信息抽取算法,通过引入语义技术构建三维语义词典,屏蔽不同药品信息网页在内容和结构上的异构性,同时利用所需抽取的目标药品属性信息具有一定聚集度的特征,基于信息熵的理论设计出对目标信息智能定位和抽取的方法。实验证明该算法既能降低人工干预,又具备较高的准确率和召回率。应用该算法能实时自动全面准确地获取互联网药品信息,为政府药监部门提供丰富的监管依据,对规范医药电子商务市场,保证人们的用药安全具有重要的现实意义。     

基于外部信息源的WWW图像语义提取研究

HTML文档作为WWW图像的外部信息源和我体，蕴涵了丰富的描述图像内容的文本信息。为了实现基于语义的WWW图像检索，本文提出了一种WWW图像语义表征模型和图像语义词典的建设方法，给出了一种利用图像语义词典从嵌有WWW图像的HTML网页的相关外部文本信息中提取WWW图像语义信息的具体方法和实验结果。     

具有概念联想功能的特定领域分词词典的自动构建

提出了一种基于PAT树型结构的高频字串提取的改进算法。并以此用来获得特定领域网页中的未登录词集合，利用基于语义距离的概念相似度计算公式来获得任一概念的相关概念，从而给出了用于特定领域搜索引擎的语义词典完整的自动构建方法。将生成的语义词典用于搜索引擎FlyingScnder中。实验结果证明新的词典比原有的手工构建的词典分词效果要理想得多。而且提供了概念联想的功能。     

一种基于OWL-S领域本体的Web服务语义标注方法研究

提出一种基于领域服务本体的语义标注方法.并结合电力系统领域本体对该方法进行实例说明,该方法通过分析文档(或者网页)的关键信息,使用基于OWL-S本体的语义描述方法建立关键信息与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的Web服务信息显式地表现出来,这样多个文档(或者网页)之间就具有语义关联关系.为服务的语义解析及智能监控提供基础.     

一种基于多模态特征的新闻视频语义提取框架

为提高视频语义信息提取准确率,提出了一种基于多模态特征的新闻视频语义提取框架。在视频中提取主题字幕信息,对音频进行分类和语音识别,根据主题字幕信息借助搜索引擎得到与新闻视频相关的网页;最后利用网页文本对语音识别的结果进行纠错,从而通过视频字幕信息和语音脚本的跨模态融合提高视频语义提取的准确率。在中等规模的新闻视频(含新闻网页)库测试表明了该方法的有效性,经纠错后的语音识别准确率达到了65%左右。     

基于互联网的词汇语义知识库构建框架研究

互联网已成为全球最大的知识资源库,然而要从互联网上获取有用的知识却非常困难。本文提出一种基于互联网的词汇语义知识库构建框架,分为三个大模块：网页文本自动获取、知识获取和知识应用。该框架能实现在线获取海量网页文本,提取中文组合词并对其进行词标注,获取同义词集和词间语义关系,进而实现语义计算。词汇语义知识库的构建将为大量的知识应用提供基础。     

基于语义的林产品贸易Web信息抽取算法

针对现有Web信息抽取技术存在的准确率不高,自动化程度较低以及通用性较弱等诸多不足,结合林产品贸易Web信息推送中对信息源进行结构化存储的需要,提出一种新的基于语义的林产品贸易Web信息抽取算法;充分分析并利用林产品贸易Web信息的特征,结合语义识别的基本原理,构建林产品贸易语义词典,同时利用所需抽取的目标信息在网页中的布局特征,结合信息熵理论提出了基于语义信息熵的目标信息自动定位抽取方法,以抽取需要的目标信息,并以一种结构化的形式存储于数据库中。通过实验对实际林产品贸易Web信息网页的抽取,证明了该算法能够降低人工干预,在林产品贸易信息推送中对信息源的处理具有较好的应用价值。     

面向Internet的模具知识本体描述方法

通过对Internet上的模具知识特点的分析,提出了一种基于模具本体的语义标注方法,对Internet上的模具知识进行描述,并结合 实例对该方法进行了说明.该方法使用基于模具本体的向量空间模型(VSM)方法,将从页面中提取的特征词,用领域本体进行理解、扩充,然后基于改进后的TFIDF算法,求出扩充后每个特征词的权值.通过这种方法对网页文档进行语义标注后,可以把文档隐含语义信息显式地表现出来,为模具知识搜索引擎的设计提供了基础.     

基于聚类算法的网页语义结构分析

随着语义网的不断发展,网页语义的研究也在不断的进步。但现阶段的网络结构中,非语义化网页仍旧占据了信息系统最主要的部分。信息系统在整合的过程中,也需要了解网页的语义结构以完成信息的获取和分析。提出一种基于视觉特征筛选的网页语义结构分析方法。该方法可以在忽略网页语义的情况下,通过网页结构的视觉特性和内容特性分析网页中不同结构的语义关系,使用聚类分析方法来推定网页中半结构化信息的语义结构,并通过该方法对一组随机网页进行了分析,结果证明该方法具有比较好的分析能力。     

一种全自动生成网页信息抽取Wrapper的方法

Web网页信息抽取是近年来广泛关注的话题。如何最快最准地从大量Web网页中获取主要数据成为该领域的一个研究重点。文章中提出了一种全自动化生成网页信息抽取Wrapper的方法。该方法充分利用网页设计模版的结构化、层次化特点,运用网页链接分类算法和网页结构分离算法,抽取出网页中各个信息单元,并输出相应Wrapper。利用Wrapper能够对同类网页自动地进行信息抽取。实验结果表明,该方法同时实现了对网页中严格的结构化信息和松散的结构化信息的自动化抽取,抽取结果达到非常高的准确率。     

基于Web页面有效信息抽取的分类方法

随着Internet的迅猛发展,Web上的网页数目呈现指数级的爆炸性增长趋势,在Web上检索及发现有价值的信息已成为了一项重要的任务,"噪音"的出现往往会降低基于页面处理的各种算法的效率。因此,如何删除页面的噪音,提取页面中的主要内容是Web挖掘中的重要问题。给出了抽取网页中各种分类有效的文本的具体实现。     

结合网页结构与文本特征的正文提取方法

网页中存在正文信息以及与正文无关的信息,无关信息的存在对Web页面的分类、存储及检索等带来负面的影响。为降低无关信息的影响,从网页的结构特征和文本特征出发,提出一种结合网页结构特征与文本特征的正文提取方法。通过正则表达式去除网页中的无关元素,完成对网页的初次过滤。根据网页的结构特征对网页进行线性分块,依据各个块的文本特征将其区分为链接块与文本块,并利用噪音块连续出现的结果完成对正文部分的定位,得到网页正文信息。实验结果表明,该方法能够快速准确地提取网页的正文内容。     

基于网页分块的正文信息提取方法

网页主题信息通常湮没在大量的无关文字和HTML标记中,给应用程序迅速获取主题信息增加的难度.提出了一种基于网页分块的正文信息抽取方法.该方法首先识别和提取网页正文内容块,然后利用正则表达式和简单的判别规则内容块滤除内容块中的HTML标记和无关文字.实验证明,该方法能够准确地提取网页正文信息,且通用性较强,易于实现.     

基于FFT的网页正文提取算法研究与实现

主要研究“正文式”网页的有效信息提取算法。该种底层网页真正含有Web页面所表达的主题信息,通常包含一大段的正文信息,正文信息的前后是一些格式信息（例如导航信息、交互信息、JavaScript脚本等）。分析了此种网页的页面结构特征,将问题转化为——给定一个底层网页的HTML源文件,求解最佳的正文区间;从而提出了一种基于快速傅立叶变换的网页正文内容提取算法。采用窗口分段的方法,利用统计学原理和FFT,得出每个可能区间的权值,从而求解出最佳正文区间。实验结果表明,此种方法能比较准确的对“正文式”网页的有效信息进行提取。     

基于DOM模型扩展的Web信息提取

提出了一种基于DOM模型扩展的Web信息提取方法.将Web页面表示为DOM树结构,对DOM树结点进行语义扩展并计算其影响度因子,依据结点的影响度因子进行剪枝,进而提取Web页面信息内容.该方法不要求对网页的结构有预先认识,具有自动和通用的特点.提取结果除可以直接用于Web浏览外,还可用于互联网数据挖掘、基于主题的搜索引擎等应用中.     

基于Web挖掘的网页清洗技术

随着互联网上信息的大量增多,Web挖掘技术越来越重要。而在Web挖掘过程中,基于Web的信息抽取的主要部分是如何去除网页中的噪音数据,它是Web数据的预处理的过程,这个预处理结果影响了Web挖掘的结果。在文中先分析了噪音数据的特点,然后根据实际观察提取规则并且用于模型统计的方法,去除噪音数据,抽取相关可利用的信息。     

基于启发式信息的Deep Web结果模式获取方法*

获取模式信息是深入研究Deep Web数据的必要步骤,针对Deep Web结果模式结构信息的丢失问题,提出了一种基于启发式信息的Deep Web结果模式获取方法.通过解析Deep Web结果页面数据,利用启发式信息为结果页面数据添加正确的属性名,进而得到对应Deep Web的结果模式,并对其进行规范化处理,解决不同数据...     

基于内容的网页信息处理方法

提出了一种基于内容的网页信息处理方法：利用顺序滤波直接对网页页面内容进行过滤处理，再根据设置的阈值将过滤后的网页页面变为黑白页面，从而提取出网页中的图像信息。对多个包含图像信息的网页进行处理的结果表明此方法能较有效的提取出网页中的图像信息。基于此方法和网页文本信息提取方法的不同原理，还尝试构建了一种基于内容的网页信息处理系统。