基于本体的旅游信息抽取
Python网络爬虫的旅游与酒店数据采集
Python网络爬虫的旅游与酒店数据采集近年来，随着互联网的发展和智能手机的普及，旅游行业也进入了高速发展阶段。
越来越多的人借助网络进行旅游信息的查询和预订。
在这个背景下，如何高效地收集和整理旅游和酒店的相关数据就成为了一个重要的问题。
而Python网络爬虫正是一种非常有效的方式，可以快速、准确地获取大量数据。
本文将介绍Python网络爬虫在旅游和酒店数据采集方面的应用。
一、爬虫基础知识在开始介绍Python网络爬虫的应用之前，我们先来了解一些爬虫的基础知识。
爬虫是一种自动获取网页数据的程序，通过模拟浏览器的行为，访问网页并提取所需数据。
Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，使得编写爬虫程序变得非常简单。
常用的Python爬虫库包括Beautiful Soup、Scrapy等。
二、旅游数据采集1. 旅游景点信息采集要想获取旅游信息，最直接的方式就是爬取旅游网站上的数据。
通过分析网页的HTML结构，我们可以使用Python爬虫提取出景点的名称、介绍、评分等信息。
同时，结合地理信息API，还可以获取到景点的经纬度、交通情况等详细信息，从而为用户提供更好的服务。
2. 航班和酒店信息采集在旅游过程中，航班和酒店是两个非常重要的环节。
通过爬取航空公司和酒店预订网站的数据，我们可以获取到航班的起降时间、机票价格，以及酒店的房型、价格、评价等信息。
这些数据对于旅游者来说十分有价值，可以帮助他们做出更好的决策。
三、酒店数据采集1. 酒店信息采集为了提供更好的住宿选择，我们可以通过爬取酒店预订网站的数据，获取到酒店的名称、地址、评价等信息。
同时，根据用户需求，还可以实现一些高级功能，如根据价格、评分等条件筛选酒店，为用户提供更好的推荐。
2. 酒店评论采集酒店的评价是用户选择的重要指标之一。
为了获取到更全面、准确的酒店评价信息，我们可以通过爬取酒店评论网站的数据，获取到用户的实际评价。
同时，结合自然语言处理技术，还可以对评论进行情感分析，从而为用户提供更准确的酒店选择建议。
《2024年旅游领域属性抽取方法的研究》范文
《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一摘要：本文旨在研究旅游领域属性抽取方法，通过对相关文献的综述和实证研究，探讨旅游领域属性的定义、分类及抽取方法，为旅游信息检索、推荐系统等提供支持。
本文首先介绍了研究背景和意义，然后阐述了相关领域的研究现状和存在的问题，接着详细描述了研究方法、实验设计和实验结果，最后总结了研究成果和未来研究方向。
一、引言随着互联网的普及和人们生活水平的提高，旅游业蓬勃发展。
旅游信息的获取和利用对于提高旅游体验、推动旅游业发展具有重要意义。
旅游领域属性抽取是旅游信息处理的重要环节，能够为旅游信息检索、推荐系统等提供支持。
因此，本文旨在研究旅游领域属性的定义、分类及抽取方法，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、旅游领域属性的定义与分类旅游领域属性是指描述旅游实体（如景点、酒店、餐饮等）的特征信息。
根据属性的性质和作用，可以将旅游领域属性分为以下几类：1. 基础属性：包括名称、地理位置、联系方式等基本信息。
2. 景观属性：包括景点特色、景观描述、游览方式等与景点景观相关的信息。
3. 服务属性：包括酒店服务、餐饮服务、交通服务等与旅游服务相关的信息。
4. 评价属性：包括游客对旅游实体的评价、评分等信息。
三、旅游领域属性抽取方法根据不同的需求和场景，旅游领域属性抽取方法可以分为以下几种：1. 基于规则的方法：通过制定一系列规则，对旅游文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，提取出相关的属性信息。
2. 基于机器学习的方法：利用机器学习算法，对大量旅游文本进行训练和学习，自动识别和提取属性信息。
3. 混合方法：结合规则和机器学习的方法，充分利用二者的优点，提高属性抽取的准确性和效率。
四、实验设计与实验结果本文采用混合方法进行旅游领域属性抽取。
首先，制定一系列规则，对旅游文本进行预处理。
然后，利用机器学习算法对预处理后的文本进行训练和学习，提取出相关的属性信息。
实验结果表明，混合方法在属性抽取的准确性和效率方面均优于基于规则的方法和基于机器学习的方法。
《旅游领域属性抽取方法的研究》范文
《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一摘要：本文着重研究旅游领域属性抽取方法，探讨如何有效提取旅游信息的核心属性，以服务于旅游信息检索、推荐系统以及知识图谱构建等应用场景。
本文首先对旅游领域属性抽取的背景与意义进行阐述，随后介绍相关研究领域现状，接着详细描述了属性抽取的流程、方法和实验结果，最后对未来的研究方向进行展望。
一、引言随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，旅游领域的信息化、网络化、智能化已成为趋势。
在这一背景下，旅游领域属性抽取技术显得尤为重要。
该技术能够从海量的旅游信息中提取出关键属性，为旅游推荐系统、信息检索、知识图谱构建等提供有力支持。
二、旅游领域属性抽取的研究背景与意义旅游领域涉及的信息丰富多样，包括景点介绍、旅游路线、酒店信息、交通方式等。
这些信息的有效组织和利用对于提升旅游体验、优化旅游服务具有重要意义。
属性抽取技术能够从非结构化或半结构化的文本中提取出关键信息，形成结构化的数据集，从而方便后续的信急处理和应用开发。
三、相关研究领域现状当前，旅游领域属性抽取方法主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于规则的方法依赖于人工定义的规则模板，其准确性受规则制定者的经验和知识水平影响较大；基于机器学习的方法通过训练模型来识别和提取属性，其性能受训练数据质量和模型复杂度的影响；基于深度学习的方法则能够从大量数据中自动学习特征，在处理复杂任务时表现出色。
四、旅游领域属性抽取的流程与方法1. 数据预处理：对原始文本数据进行清洗、去噪和分词等操作，为后续的属性抽取做准备。
2. 属性定义：根据旅游领域的实际需求，定义需要抽取的属性类别。
3. 特征表示：将文本数据转换为计算机能够理解的数值型数据，以便进行后续的计算和处理。
4. 模型训练：根据选择的算法（如基于规则、机器学习或深度学习等），训练模型来识别和提取属性。
5. 结果评估：通过人工或自动的方式对模型提取的结果进行评估，确保其准确性和可靠性。
《2024年旅游领域属性抽取方法的研究》范文
《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一摘要：本文着重研究旅游领域属性抽取方法，旨在提升旅游信息处理的准确性和效率。
通过分析旅游文本数据的特点和需求，结合自然语言处理技术和知识图谱构建方法，本文提出了一种基于深度学习的旅游领域属性抽取方法。
该方法能有效地从旅游文本中抽取关键属性信息，为旅游推荐、导游服务、旅游攻略等应用提供支持。
一、引言随着互联网的快速发展，旅游领域的信息化程度越来越高，海量的旅游信息为人们提供了丰富的选择。
然而，如何从这些信息中快速准确地获取到有用的旅游属性信息，成为了一个亟待解决的问题。
旅游领域属性抽取技术应运而生，它能够从旅游文本中自动抽取属性信息，为后续的旅游信息服务提供支持。
二、旅游领域属性抽取的需求分析在旅游领域中，属性信息主要涉及景点、酒店、餐饮、交通等多个方面。
通过对旅游文本数据进行分析，可以得知需要抽取的属性包括：地理位置、价格、设施、服务等。
这些属性信息对于旅游推荐、导游服务、旅游攻略等应用至关重要。
因此，准确、高效地抽取这些属性信息是旅游领域属性抽取的主要需求。
三、旅游领域属性抽取的方法研究针对旅游领域属性抽取的需求，本文提出了一种基于深度学习的属性抽取方法。
该方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对旅游文本数据进行清洗和分词，将文本数据转化为计算机可以处理的格式。
2. 构建词汇表：根据旅游领域的术语和常用词汇，构建一个词汇表，用于后续的属性识别。
3. 深度学习模型构建：采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对预处理后的文本数据进行训练，学习文本中的属性信息。
4. 属性识别与抽取：利用训练好的模型对文本数据进行属性识别，将识别出的属性信息从文本中抽取出来。
5. 知识图谱构建：将抽取出的属性信息构建成知识图谱，为后续的旅游信息服务提供支持。
四、实验与分析为了验证本文提出的旅游领域属性抽取方法的有效性，我们进行了实验。
实验数据来源于网络上的旅游文本数据。
旅游大数据采集及分析项目
互联网厂商
电信 保险
Princeline
Qunar
Salesforce
Splunk
跨界创新企业 创新升级
SAP IBM
Microsoft 学习
Oracle
弱
弱 强
传统企业软件
应用
知识发现 DeepLearning
图像识别 Machine Learning
蜘 蛛
图片、视频等内容。
中国是全球仅有
蜘蛛控制 网络蜘蛛
URL数据库 URL提取
文本索引 索引数据库
网页数据库
查询服务器
链接信息提取 链接数据库
网页评级
用户
43
数据采集技术：综合数据采集平台
Consumer Insights 消费图定位SDK是利用设备当前的GPS信息（GPS定位），基站信息（基站定位）和Wi，基站，Wi-Fi等多种定位方式，适用于室、内外多种定位场景，具有出色的定位性能：定位精度高、覆盖率广、 网络定位请求流量小、定位速度快。
区域综合竞争力评估
IPCE
区域旅游综合竞争力评估
形象：目的地形象推广及管理上优势和不足 产品：核心旅游产品的交易量以及诉求程度 文化：主要文化资源的游客认同与诉求程度 渠道：区域在线旅游产品数量及交易情况 贡献：旅游经济文化在区域内的贡献 体验：游客满意度反馈及旅游服务评估
Experience 体验
旅游统计数据 运营商数据 酒店数据
交通数据 OTA数据 旅行社数据
多元整合数据
搜索数据
网站数据
社交网络数据
移动应用数据
其他
大数据 服务平台
清 理 、 整 理
过 滤 、 筛 选 、
国 内
基于领域本体的信息抽取系统的设计与实现
ｂ ｙ ｉ ｈ ｎｏ ｍａｉｎ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｒｔｉｖ ｌｓ ｓｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｅ ｉｆｒ ｔｏ ｘｒｃｉ ｅｒｅ ａ ｙ ｔｍ．Ｔｈｓｐａ ｅ ｎｔｏ ｕｃ ｄ ｓ ｍｅ ｂ ｓｃ ｃ ｎｃ ｐｓ ａ ｏ ｔｍａｎ ｂ ｄ ｄ ｍａｎ ｍａｎ ｂ ｄ ｎ ｉｃ ｓｄ ｓ ｍｅ ｏ ｉ ｐ ｒｉ ｒ ｄ ｅ ｏ ａ ｉ ｏ ｅ ｔ ｂ ｕ ｉ ｏ ｙ。 ｏ ｉ ｉ ｏ ｙ ａ ｄ ｄ ｓｕｓｅ ｏ ｍａ ｐｎ ｅａｉｎｓ ｅｗｅ ｎ ｔｅ ｄ ｍａｎ ｐ ｉｇ ｒｌｔｏ ｂ ｔ ｅ ｈ ｏ ｉ ｍａｎ ｂｏ ｙ ａ ｈ ｎｏ ａｉｎ ｅ ｔａ ｔｏ ａ ｄ ａ ｅ ｌｚ ｄ ｔｅ ｈ ｎ ｓ ｔｄ ｍａｎ ｍａｎ ｂ ｄ ｎ ｔｉ ｎｏｍａｉｎ ｉ ｄ ｎｄ ｔ ｅ ｉｆｒ ｔｏ ｘｒ ｃｉｎ ｎ ｈ ｓ ｒ ａｉｅ ｈ ａ ｄ ｅ ｏ ｉ ｉ ｏ ｙ ｉ ｈｓ ｉｆｒ ｔｏ ｍ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｐ ｏｏｙ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｈ ｓａ ｐｉｄ ｔ ｓｄ ｍａｎｍａｎ ｂ ｄ ｎ ｔｅ ｉｆｒ ｔ ｎ ｅ ｔａ ｔｏ ｘｒｃｉ ｒｔｔｐ ｙ ｔｍ ｎ ａ ｐ ｌ ｈｉ ｏ ｉ ｉ ｏ ｙ ｉ ｈ ｎｏ ｍａｉ ｘｒ ｃｉｎ． ｏ ｅ ｏ
・１８・ ５
价 值工程
基 于领 域本体 的信息抽取 系统 的设计 与实现
Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ Ｅｘ ｒ ｃｉ ｎ Ｓ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｄｏ ｉ ａ ｎ Ｂｏ ｙ ｓｇ ｆＩ ｆ ｒ ｔ ｔ ａ ｔ ｙ ｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｍａ ｎ Ｍ ｉ ｄ ｏ ｏ
０ 引言
和难点 ， 备受世界很 多国家的重视 。在信息检索和抽取ｆ １ 等领域 中， 论与术语本身含义是相容的， 不会产 生矛盾。 最大单调可扩展性 ： ④ 本体发挥着越来越不可缺 少的作用。 息抽取是把文本里包含的信 即向本体中添加通用或专用 的术语时 ，不需要修改其己有 的内容。 信 息进行结构化处理 ， 变成表格 一样 的组织形式。输入信息抽取系统 ⑤最小承诺 ： 即对待建模对象给 出尽可能少的约束。⑥最小编码偏 的是原始文本 ， 出的是 固定格式的信 息点。信息点从各种各样 的 差 ： 输 本体 的建立应尽 可能独立于具体的编码语 言。⑦使用多样的概 文档中被抽取 出来 ， 然后 以统 一的形式集成在一起。这就是信 息抽 念层次结构实现多继承机制。⑧尽可能使 用标准化的术语名称。 ２２领域本体的构建步骤 在 实际的构建过程 中，根据问题 领 ＿ 取 的主要任务。基于领域本体的信息抽取系统 ， 以实现让用户得 可 形成多种构建本体 的方法。目前 ， 知识工程界 到具有个性化 的信息服务 ， 同时通过领域本体为信息源提供相 应的 域和具体工程 的不同，
基于本体的旅游信息抽取
基于本体的旅游信息抽取本体是人们通过描述实体和实体之间关系以及描述实体和实体之间关系的语义规则，构建出的高度有组织的结构化知识库。
本体技术可以将不同语言的知识表达统一起来，这样一来可以帮助人们形成统一的概念，进而更深入地探索和理解信息，从而提高信息抽取的精准性。
旅游信息抽取是一种重要的研究课题，可以从网上旅游信息中抽取出重要的信息，例如旅游景点、服务设施、价格等，从而为用户提供更加有用的信息，帮助他们筛选和安排旅游行程。
基于本体的旅游信息抽取研究有助于提高抽取准确性，减少不必要的误差和冗余，进而使用户能够更快更好的获取信息。
一般来说，基于本体的旅游信息抽取研究主要包括以下四个步骤：（1）建立本体模型，以描述旅游信息之间的关系；（2）构建本体查询系统，定义本体对象和关系，提供本体查询功能；（3）使用本体模型对旅游信息进行分类，自动化地抽取旅游信息；（4）将抽取的信息映射到旅游资源库，从而获得完整的旅游信息。
具体而言，建立本体模型的工作首先要由人工完成。
需要结合每个实体以及实体之间的相互关系，综合运用本体构建理论来构建合适的本体模型。
这一步骤通常会使用专业本体语言进行表达，例如OWL （Web Ontology Language），RDFS（Resource Description Framework）等。
接下来需要构建本体查询系统，以实现查询本体模型中的实体和关系，定义查询语句，提供查询支持。
这里通常需要使用查询语言，例如SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）等。
然后，需要使用本体模型对旅游信息进行分类，自动化地抽取旅游信息，可以使用自然语言处理和机器学习技术，以及使用本体的概念进行建模的技术，这些技术可以帮助我们准确地从海量文本中抽取出相关的信息。
最后，需要将抽取的信息映射到旅游资源库，从而获得完整的旅游信息。
通常允许应用程序使用某种程度的自由映射，使系统能够根据应用程序的需要以及抽取到的信息的实际情况，自由地进行映射。
《2024年旅游领域属性抽取方法的研究》范文
《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一摘要：本文针对旅游领域的信息抽取问题，重点研究属性抽取方法。
首先介绍了旅游领域属性抽取的背景和意义，然后概述了相关研究现状及存在的问题。
接着详细描述了本文所采用的属性抽取方法，包括数据预处理、命名实体识别、关系抽取和属性聚类等步骤。
最后通过实验验证了本文所提方法的可行性和有效性，并指出了未来研究方向。
一、引言随着互联网的快速发展，旅游领域的信息量呈现出爆炸式增长。
为了更好地利用这些信息，需要对其进行有效的信息抽取。
属性抽取是信息抽取中的重要环节，能够帮助我们快速准确地获取旅游景点的相关信息。
因此，研究旅游领域属性抽取方法具有重要意义。
二、相关研究现状及存在问题目前，旅游领域属性抽取方法主要依赖于自然语言处理技术和机器学习算法。
然而，由于旅游领域的信息具有多样性、复杂性和不确定性等特点，现有的属性抽取方法往往存在以下问题：1. 数据预处理不充分，导致信息丢失或冗余；2. 命名实体识别准确率不高，影响属性抽取效果；3. 关系抽取方法不够完善，难以准确抽取景点属性和其他实体之间的关系；4. 属性聚类效果不佳，导致属性信息分散，难以形成有效的知识体系。
三、属性抽取方法针对上述问题，本文提出了一种旅游领域属性抽取方法，包括以下步骤：1. 数据预处理：对旅游领域文本数据进行清洗、去重、分词等操作，以便后续处理。
2. 命名实体识别：利用自然语言处理技术，对预处理后的数据进行命名实体识别，提取出景点、酒店、餐饮等实体。
3. 关系抽取：通过构建知识图谱，利用图嵌入技术等手段，抽取景点属性和其他实体之间的关系。
4. 属性聚类：将抽取的属性进行聚类分析，形成有效的知识体系。
四、实验与分析本文使用旅游领域的文本数据进行了实验验证。
首先对数据进行预处理，然后利用命名实体识别技术提取出景点等实体。
接着，通过关系抽取方法，构建了旅游领域的知识图谱。
最后，对聚类后的属性进行了分析，验证了本文所提方法的可行性和有效性。
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种基于 内容 的信 息获取 ， 它把 ｏｔｏ 驱动 的 内容匹配 机制 ｎｏ ｇ ｌ ｙ
与适 当的表达代理机制相结合 。文献 ［ ］ ４ 提出 了一个基 于应用 领域本体 的非结构 化文本 的信息 抽取方法 。但是 文献 ［ ４］ ２— 的方法都仅仅是基于本体 的抽取 ， 没有将本 体与其他方 法结合 起来 。文献 ［ ］ 出了一种 新 的基于 本体 的信息抽 取方 法 ， ５提
Ｓ ｂ ｒｅ ｏ ｅ ｅ ｒｅ ｏｅ Ｃ ｒ ｎＴ ｇ ｏ ｕ ＴｅＮ ｄ ＝ｎｗ ＴｅＮ ｄ （ ｕｒ ｔａ ，Ｄ ｍ） ｅ
Ｒｐａ ｅｅｔ｛
／ 遍历网页 Ｄ Ｍ子树 ／ Ｏ ／ 取得子树节点 ／ ／ 标题是超链接文本 ／
属性 是酒店名称 、 房间类 型 、 房间价格 、 地址等 ； 旅游景区的一些 属性有名称 、 门票价格 、 区等级 、 系 电话等 ； 景 联 还有酒店 、 旅游 景区以及旅行社等都属于某个地区 ， 它们和地区的关系等信息。
收稿 日期 ： ０ — ８— ７ ２ ８ ０ ２ 。广西青年科学基金项 目（ ６ ０３ ） 广西 ０ Ｏ ４０ ０ ；
树， 这样更便于利用领域本 体里 的关键词准确地定位信息区域 ，
０ 引 言
信息抽取是从一段 文本 中抽取 指定 的一类信 息 （ 事件 、 事
实） 并将其形成结构化 的数据填入一个 数据库 中供用 户查询使 用的过程 Ｊ 。它的产生 是为 了让 人们在 Ｗｅ ｂ的海量信 息 中准
抽取 网页正文 ， 然后对其进行分词 ， 最后 利用 Ｊ Ｐ Ａ Ｅ规则进 行本
ｐ ｏ ｅ ｓ ｇｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｔ ｇ ｔ ｅ ．Ａｎ ｏ ￣ｇ — ａ ｅ ｕ ｓ ｉ ｏ ｍａ ｉｎ ｅ ｔ ｃｉ ｎ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｈ ｔｏ ｏ ｉ ｏ ｓ ｔｅ ｗｅ ｐ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｈ ｉ ｕ ｏ ｅｈ ｒ ｎ ｅ ｍｏ ｙ ｂ ｓ ｄ ｔ ｒ ｍ ｎ ｒ ｔ ｘｒ ｔ ｒｐ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ．Ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｐ ｓ ｉｎ ｈ ｂ ａ ｅ ｏｉ ｆ ｏ ａ ｏ ｓ ｔ ｉ ｏ ａｉｎ ｒ ｇｏ ｃ ｏ ｄｎ ｏｔ ｅ ｋ ｙ ｏ ｄ ｏ ｒ ｍ ｎ ｏｏ ｙａ ｄｅ ｔ ｃ ｓｃ ｎ ｅ ｔ ｎｏ ａｉ ｎｆｏ ｔｅ ｗ ｂ ｉ ｔ ｅ ｅｗ ｒ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｎ ｆ ｍ ｎ ｒ ｔ ｅ ｉｎ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｗ ｒ ｓｉ ｔ ｕ ｓ ｏ ｔｌｇ ｎ ｘ ｒ ｔ ｏ ｔｎ ｆ ｒ ｔ ｍ ｅ ｓ ｅ， ｈ ｎ ｔ ｏ ｄ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｏ ｈ ｎ ｉ ａ ｉ ｍ ｏ ｒ ｈ ｔ ｈ ｏ
节点的文字 内容匹配关键词 ； 出现匹配 的关键词 ， 若 则认 为该 区
图 １ 旅游本体部分类 的关系层次图
域 与概 念关 键词相关 ， 获得标识 节点 位置 ； 以找到包含相关信 可 息的最 小子树 ， 进而对 内容进行 抽取 。具体算 法如下 ：
输入： 处理 的 Ｄ Ｍ 树 ； Ｏ 本体 的关键词 。 输出： 网页 中的标题 和 Ｕ Ｌ Ｒ。
第 ４期
陈立娜 等 ： 于本体 的旅 游信 息抽 取 基
１７ ４
有 了上述 的分析后 ， 本文采用 Ｏ Ｌ语言作 为建立 旅游 ＷＬＤ 领域本体 的语言 ， Ｐｏｅｅ 用 ｒｔ 编辑器构建本体 。步骤 如下 ： ｇ
（ ）定 义本 体 的 类 别和 层 次 １
的是基 于本体 的关 键词及 网页 Ｄ Ｍ 树结构 的抽取算 法 。抓取 Ｏ 的网页分 为 目录型网页和 内容型页面 ， 分别处理如下 ：
ｔ ｅ ｄ ｔｂ ｓ ．Ａ ａ ｔ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｅ ｍｅｈ ｄ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ｓｐ ｏ ｅ ｈ ｏ ｇ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ａａ ａ ｅ ｔｌｓ ，ｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｆｔ ｔ ｏ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒｉ ｒｖ ｄ ｔ ｒ ｕ ｈ ｔｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ． ｈ ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ Ｏｎ ｏｏ Ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｅ ｔ ｃｉｎ Ｄ ｔｌ ｇ ｙ ｎｏ ｍａｉ ｘｒ ｔ ＯＭ ｒ ｅ Ｔ ｕ ｓ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｏ ａ ｏ ｔ ｏ ｒ ｍ ｉｆ ｒ ｔ ｅ ｉ ｏ
核心概念 、 实例及其关 系。旅游领域本体的核心概念有酒店 、 旅 游景区 、 旅行社 、 旅游线路 、 旅游气象 、 民族风俗 、 特色小吃 、 餐饮
和公交路线 以及地 区等 。在 这些核心 概念 中， 如酒店有漓 江大
瀑布饭店 、 宁七星大酒店 、 凯 桂林 山水大酒 店等 ， 酒店还有一些
息的概括总结 。
由于在前 面已经建 立旅 游本 体 ， 而可 以使用 本体 中的关 从 键词来对网页 上信 息 区域进 行定 位 。本 文使 用本 体 中的关键
词， 采用前序方法遍历 整个 Ｄ Ｍ 树 ， 断 当前的节点 是否属 于 Ｏ 判
●
Ｈ ＭＬ标签节点 ， Ｔ 如果当前节点不是 Ｈ ＭＬ 签节点 ， Ｔ 标 则取 当前
第２ ７卷 第 ４期
２１ ０ ０年 ４月
计算机 应 用与软件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐｉ ａｉｎｓａ ｄ Ｓ ｆ ｒ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌ ｔｏ ｎ ｏ ｔ ｅ ｃ ｗａ
Ｖｏ． ７ Ｎｏ ４ Ｉ２ ．
Ａｐ ． ０１ ｒ２ ０
基 于本 体 的旅 游信 息抽 取
陈立娜 张 红 马 莉 蒋运承
它对文章 、 句子的语法结构进行分析 ， 把一些 复杂 的句子分解为 简单 的句子 ， 又结合 了领域本体里 的概念 、 系、 关 关键 词。 随着人们生活水平的提高 ， 旅游成为人们节假 日的首选 。然
而 面 对 Ｗｅ 上 旅 游 网站 的大 量 旅 游 景 区 、 游 线 路 、 行 社 、 ｂ 旅 旅 酒
（ ） 目录 型 页面 的 信 息 抽 取 １
首先定义旅游领域 的基 本类及 类之 间的层 次关 系， １为 图 旅游本体部分类的关系层次 图。
对 网站 中 目录型页面的信 息抽取 ， 关键 是定 位网页 的 目录
标题 区域 ， 网页信息提供者通常很用心地处理 网页的 目录标题 ，
其 中标题通常包含 了网页正文 的重要 信息 ， 网页正文 主要 信 为
个基 于本体的生物学信息抽取 与查询应答系统。文献 ［ ］提 出 ３
一
本体构造 的方 法 也有 很 多 种 ， 文按 照 Ｕ ｃｏ 本 ｓｈｌ ｄ和 Ｇ ｎ ｕ ｒ— ｉ ｅ 提 出的骨架方法 ， ｎｒ ｇ 过程为 ： ①确定 本体 的应用 目的 和范 围； ②本体分析 ； ③本体表示 ； ④本体评估 ； ⑤本体 的建立。
表 １ 酒 店 属 性 表
／ 读取本体的关键词 ／
／ 进 行 前 序 遍 历 Ｄ Ｍ 树 ／ Ｏ
名称 ｈｓｉ ａｃｖ ｔ
ｈｓａ ａｎｍｅ
定义域 酒店
酒 店
值域 Ｃ ｉａ ｈｎ
Ｓｒ ｇ ｔｎ ｉ
类别 对象属性
数 据 属 性
ｉ ｅ 含 于 Ｃ ｒ ｎＴ ｇ ｛ ｆ ｙ包 （ｋ ｕｒ ｔａ ） ｅ
ａ ｄｆ ｔ ｔ ｎ ａｅｐ ｒ ｒ ｄ，ｆｌ ｗ ｐｗｉ ｈ ｎｏｏ ｙｍａｃ ｉｇｂ ｓｄｏ ｈ ｕｅｃ ｍｐｌｄｂ ＡＰ ｏｆｒ ｓ ｕ ｔｒｄｔｘ ｏｂ ｔｒｄｉ ｎ ｌ ａｉ ｒ ｅｆ ｍｅ ｉ ｒ ｏ ｏ ｏｌ ｓｕ ｔ ｔｅｏ ｔｌｇ ｔｈｎ ａｅ ｎ ｔｅｒｌ ｏ ｉ ｙＪ Ｅ ｔ ｏｍ ｔ ｃｕｅ ｔ ｅｓ ｅ ｎ ｏ ｈ ｅ ｒ ｅ ｔ ｏ
科学研究与技术开发计划项 目（７９ ０ —１ ） ０ １０ １ １ 。陈立娜 ， 硕士生 ， 主研领 域： 信息抽取 ， 语义 Ｗｅ 。 ｂ
店等信息 ， 人们需要手工筛选才能得到 自己所想要的这些信息 。
所以 ， 本文提出了一种基 于本 体 的旅游信 息抽取 方法。该 方法在前期对 网页的处理 中， 网页 的 Ｈ ＭＬ文档 生成 了 Ｄ Ｍ 将 Ｔ Ｏ
｛ ｅｄ ｋｙ ； Ｒ ａ （ ｅ ）
Ｒ ｐａ ｅｅｔ｛
Ｃ ｒ ｎＴ ｇ Ｒ ｃｒ ｏｅ Ｄ ｍ） ｕｒ ｔａ ｅｕＮ ｄ （ ｏ ； ｅ
（ ）建立本体 的对 象属性和数据属性 ２ 在建立完本体 的类别 和层 次后 ， 根据本体类 ， 定义 了本体 的 属性关系 ， 如表 １所示为酒店的部分属性表 。
（ ｏｅｅｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａｄＥ ｇｎｅｉ Ｇａ ｇ ｉ ｏｍ ｌＵ ｉ ｒｔ，ｕｌ ４ ０ ４ Ｇ ａ ｇｉＣ ｉａ Ｃ ｌｇ ｌ ｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｎｉｅｒ ｇ，ｕ ｎｘ Ｎ ｒ ａ ｎｖ ｓｙ Ｇ ｉｎ５ １ ０ ， ｕｎ ｘ，ｈｎ ） ｒ ｅ ｎ ｅｉ ｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ Ｏｎｏｏ ｙ ｂ ｓ ｄ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ｅ ｔ ｃｉｎ ｉ ａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｆ ｒ ａｉｎ ｅ ｔ ｃ ｉｎ ｒ ａｉａｉｎ ｗｈｃ ｏ ｉ ｅ ｎ ｏｏ ｔ ｎ ｏ ｍａｉｎ ｔｌｇ — ａ ｅ ｎ ｏ ｍａｉ ｘｒ ｔ ｓ ｔ ｏ ｆｉ ｏ ｏ ａ ｏ ｎ ｍ ｔ ｘ ｒ ｔ ｅ ｌ ｔ ｉｈ ｃ ｍｂ ｎ ｓｏ ｔ ｌｇ ｗｉ ｉ ｒ ｔ ｏ ａ ｏ ｓ ｏ ｙ ｈ ｆ ｏ
体匹配 ， 形成结构化的 内容 ， 存人数据库。该 方法更提高了信息
抽取的效率 ， 改进 了文献 ［ ］ ５ 的方法 。
１ 本 体 的构 建
本体 是概念和关系 的集合 ， 是对 领域知识概 念的抽象 和描 述。利用本体 ， 可以让人 们 、 数据 库和应用 软件来共享 、 重用领 域知识 。
确找 到 自己需要的信息。传统 的信息抽取技术有基 于规则 的方
法和机器学习的方法 ， 但是 它们 缺乏对抽 取出的实体 之间联系
的领域知识的识别能力。本体提供机器可识 别的领域概念知识 及其联系 ， 并具有简单 的推 理能力 。将本体 和信息抽取结 合 的 基于本体 的信息抽取 成为研究 的一个热点。 基于本体的信息抽取 国内外有 不少研究。文献 ［ ］ 出一 ２提