文本挖掘论文：WEB文本信息的提取
文本的获取方法
文本的获取方法一、什么是文本的获取方法文本的获取方法是指通过各种途径和手段来获取需要的文本信息的技巧和方法。
在互联网时代，文本信息无处不在，获取文本信息成为人们日常生活和工作中必不可少的一项能力。
下面将介绍几种常见的文本的获取方法。
二、通过搜索引擎获取文本信息搜索引擎是最常见的获取文本信息的方法之一。
人们可以通过输入关键词到搜索引擎中，搜索引擎会自动从互联网上抓取相关的网页，并将搜索结果展示给用户。
在搜索结果中，用户可以点击链接进入相应的网页，获取所需的文本信息。
常见的搜索引擎有谷歌、百度、必应等。
三、通过在线图书馆获取文本信息在线图书馆是一个汇集了大量电子书籍的平台，用户可以通过在线图书馆来获取各种类型的文本信息。
在线图书馆提供了搜索功能，用户可以根据自己的需求搜索感兴趣的图书，并通过在线阅读或下载的方式获取文本信息。
常见的在线图书馆有豆瓣读书、国家图书馆数字资源库等。
四、通过新闻网站获取文本信息新闻网站是获取时事新闻和各种新闻资讯的重要途径。
人们可以通过访问新闻网站获取最新的新闻报道、评论和专栏文章等文本信息。
常见的新闻网站有新浪新闻、腾讯新闻、网易新闻等。
五、通过社交媒体获取文本信息社交媒体已经成为人们获取信息的重要渠道之一。
人们可以通过浏览微博、微信公众号、知乎等社交媒体平台来获取各种文本信息，包括新闻、专栏文章、博客等。
在社交媒体上，用户可以通过关注和订阅的方式获取自己感兴趣的文本信息。
六、通过电子邮件获取文本信息电子邮件是人们日常工作和学习中常用的通信工具之一。
人们可以通过接收邮件来获取各种文本信息，包括工作报告、学术论文、会议通知等。
同时，人们还可以通过发送邮件来请求他人提供需要的文本信息。
七、通过在线论坛获取文本信息在线论坛是人们交流和获取信息的重要平台之一。
人们可以通过参与讨论或搜索历史帖子来获取各种文本信息。
在线论坛涵盖了各个领域的讨论，用户可以根据自己的需求选择合适的论坛获取所需的文本信息。
文本信息提取技术概述
文本信息提取技术概述
文本信息提取是一种将文本中蕴含的有用信息从文本中提取出来的过程，是自然语言处理的基本技术，也是自动文档处理和关键词抽取最基本
的技术，是信息检索、文本挖掘和数据挖掘的前提技术，有利于形成文本
信息的知识管理，是文本分析和理解的基础。
文本信息提取技术包括文本分类技术、词法分析技术、句法分析技术、语义分析技术、结构抽取技术等，其中，文本分类技术主要是根据文本中
的信息特点，将文本内容归类到特定的类别中；词法分析技术主要是将文
本进行分词处理，以获得文本中的词汇信息；句法分析技术主要是分析句
子的结构，将句子分解成各种成分；语义分析技术主要是确定文本中提及
的各种实体、事件、关系等信息；结构抽取技术主要是从文本中抽取结构
信息，如篇章结构、段落结构等。
文本信息提取技术在不同领域应用也有所不同。
比如，在新闻领域，
利用文本信息提取技术可以自动从新闻文本中提取重要的信息，如新闻所
涉及的时间、实体、地点、事件等。
在自然语言处理领域，利用文本信息
提取技术可以帮助计算机理解文本内容，完成复杂的语义分析、语言推理
等任务。
基于CPN网络的Web正文抽取技术研究
由于 非监督式 训练算 法不需要 输入理 想输出值, 因此 CPN 网络在隐藏层执 行非监督 式训练 算法, 以解 决 BP 网络在训练中进行 隐藏层联 结权值 调整 时理想 输 出未知的 问题, 用 监督式训 练算法 解决输出 层按系 统要求给出指定输出结果的问题。
正是 由 于以 上 特性, CPN 网 络 的训 练 速 度 比 BP 网 络要 快得 多, 所 需时间 大约 是 BP网 络所 需时 间的 1% , 这在需要对大量网页进行训练的文本 抽取过程中 是十分重要 的。不 过 CPN 网络 由于 其网 络 性能 问题 应用面比较狭窄, 通常在模式识别、模式完 善以及信号 加强等方面表现较好。 2. 3 模式编码
应用中可能还会增加更多的规则, 因此, 基于 视觉 W eb B lock分析法 目 前还 停 留在 理 论层 面 上, 有 待 实 践的 检验。
2 基于文本密度的页面文本抽取研究
本文的研究对象是新闻类页面以及类 似布局页面
(比如博客 页面, 以下 统称 内容 页面 ) 正 文 的抽 取, 可 以采用简单的链接密度为指标来区分内容 页面和链接
( 1 )基于模板的方法。这种方法使用包装器 (W rapper) 来抽取网 页中感兴趣的 内容。包装 器是一 个程序, 该 程序基于页面的布局特征, 针对特定的一组页面, 编写分析器, 解析出正文在页面中的位置。
这种方法的优点是实现简单, 文本抽取的准确 率极高。缺 点是必须 针对特 定网站的 特定栏 目编写专 门的包 装器, 因此通用性很差, 不适合大规模页面的抽取; 另 外页面 布局一旦 发生变 化, 哪怕是 十分微 小的变化, 都会使 原有的分析器失效, 必须重新修改分析器, 如果包装器的数量很大, 代码维护的代价也会相应增加。
文本挖掘的步骤
文本挖掘的步骤随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
文本挖掘作为一种数据挖掘技术，可以从文本数据中提取出有用的信息，为企业决策和科学研究提供支持。
本文将介绍文本挖掘的步骤。
一、数据收集文本挖掘的第一步是数据收集。
数据可以来自于各种渠道，如互联网、社交媒体、新闻报道、论文等。
在数据收集过程中，需要注意数据的质量和可靠性，避免收集到噪声数据和虚假信息。
二、数据预处理数据预处理是文本挖掘的重要步骤，它包括文本清洗、分词、去停用词、词干提取等操作。
文本清洗是指去除文本中的噪声数据和无用信息，如HTML标签、特殊符号、数字等。
分词是将文本按照一定的规则划分成词语的过程，可以采用基于规则的分词方法或基于统计的分词方法。
去停用词是指去除一些常用词语，如“的”、“是”、“在”等，这些词语对文本分析没有太大的帮助。
词干提取是将词语还原为其原始形式的过程，如将“running”还原为“run”。
三、特征提取特征提取是将文本转换为数值型向量的过程，以便于计算机进行处理。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF模型、主题模型等。
词袋模型是将文本表示为一个词语的集合，每个词语作为一个特征。
TF-IDF模型是在词袋模型的基础上，对每个词语进行加权，以反映其在文本中的重要性。
主题模型是将文本表示为一组主题的分布，每个主题包含一组相关的词语。
四、建模分析建模分析是文本挖掘的核心步骤，它包括分类、聚类、关联规则挖掘等操作。
分类是将文本分为不同的类别，如将新闻分类为政治、经济、文化等。
聚类是将文本按照相似性进行分组，如将新闻按照主题进行聚类。
关联规则挖掘是发现文本中的关联规律，如发现购买了A商品的人也会购买B商品。
五、模型评估模型评估是对建模分析结果进行评估和优化的过程。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
准确率是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
召回率是指分类器正确分类的正样本数占所有正样本数的比例。
文本挖掘技术从海量文本中提取有用信息的方法
文本挖掘技术从海量文本中提取有用信息的方法在信息时代的背景下，我们每天都要面对大量的文本信息，例如新闻报道、社交媒体内容、学术论文等。
由于信息爆炸的现象，人们很难从这些海量文本信息中准确地提取出有用的信息。
而文本挖掘技术应运而生，它可以有效地从大数据中提取出有用的信息，帮助我们更好地理解和利用这些文本数据。
本文将介绍一些常见的文本挖掘技术，以及它们在从海量文本中提取有用信息方面的应用。
一、文本预处理文本预处理是文本挖掘的第一步，它旨在清洗和规范原始文本数据。
常见的文本预处理步骤包括去除噪声、分词、去除停用词、词干化和词向量化等。
去除噪声可以消除一些文本中的无效信息，例如特殊字符、HTML标签等。
分词是将文本拆分为独立的词语或短语的过程，以便后续处理。
去除停用词是指从文本中去除一些常见且对于整个文本没有太大意义的词语，如“的”、“和”等。
词干化是将不同词形的同一单词规范化为基本形式，例如将“computing”和“computes”都转化为“compute”。
词向量化是将文本转化为数值形式的过程，常用的方法有词袋表示和词嵌入表示。
二、信息抽取信息抽取是利用自然语言处理和机器学习等技术，从原始文本中提取出结构化的信息。
传统的信息抽取方法使用手工编写的规则来进行抽取，但这种方法需要耗费大量的时间和精力。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的信息抽取方法成为了研究的热点。
这些方法可以通过训练神经网络模型来自动学习抽取规则，大大提高了信息抽取的效率和准确率。
三、主题建模主题建模是一种用于发现文本数据中隐藏主题的方法。
它基于概率模型，将文本数据看作是多个主题的混合，通过推断主题的分布和单词的分布来实现对主题的建模。
常见的主题建模方法包括Latent Dirichlet Allocation（LDA）和Probabilistic Latent Semantic Analysis （PLSA）。
主题建模可以帮助我们从大量文本中发现其中包含的主题信息，进而对文本进行分类、聚类、推荐等任务。
文字提取的方法
文字提取的方法文字提取是一种将文本中的关键信息提取出来的方法。
它可以帮助我们从大量的文字中快速获取所需的信息，提高工作效率。
本文将介绍文字提取的方法和应用。
一、文字提取的方法1. 关键词提取：通过分析文本中的词频、词性等信息，提取出文本中出现频率较高或具有特定意义的关键词。
关键词提取可以帮助我们快速了解文章的主题和重点内容。
2. 实体识别：通过识别文本中的人名、地名、机构名等实体信息，提取出与这些实体相关的内容。
实体识别可以帮助我们获取与具体实体相关的信息，如某个人的职位、所在公司等。
3. 摘要提取：通过分析文本中的段落结构、句子关系等信息，提取出文本的摘要内容。
摘要提取可以帮助我们快速了解文章的主要内容和结论，避免阅读全文。
4. 事件提取：通过分析文本中的动词、名词短语等信息，提取出文本中描述的事件或行为。
事件提取可以帮助我们了解文章中所讨论的具体事件和行为过程。
二、文字提取的应用1. 信息检索：文字提取可以帮助搜索引擎提供更准确的搜索结果，根据用户提供的关键词提取出相关的文本信息，提高搜索效果。
2. 文本分类：文字提取可以帮助机器学习算法对文本进行分类，提取出文本中的关键信息作为特征，用于训练分类模型。
3. 舆情监测：文字提取可以帮助对社交媒体等大量的文本信息进行分析，提取出用户的情感倾向、关注点等信息，用于舆情监测和预警。
4. 信息抽取：文字提取可以帮助从结构化和非结构化的文本中抽取出特定的信息，如新闻中的时间、地点、人物等，用于构建知识图谱或进行数据分析。
三、文字提取的挑战1. 多义词消歧：文字提取中常常遇到多义词的问题，需要根据上下文来确定词义。
例如，“苹果”既可以指水果也可以指科技公司，需要根据语境来判断。
2. 命名实体识别：文字提取中需要准确识别人名、地名、机构名等实体，但这些实体的命名方式多种多样，识别的准确率较低。
3. 长文本处理：文字提取在处理长文本时容易受到干扰，需要对文本进行分段处理，提取出多个部分的关键信息。
文本特征提取方法
/u2/80678/showart_1931389.html一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。
文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。
文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。
传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。
所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。
在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。
文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。
将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。
使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。
由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。
目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。
这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。
因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。
为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。
目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。
文章内容提取的实用方法
文章内容提取的实用方法在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的文章，如何从这些纷繁复杂的文字中快速准确地提取出关键内容，成为了一项重要的技能。
无论是为了学习新知识、撰写报告，还是仅仅为了节省时间，掌握文章内容提取的方法都能让我们事半功倍。
下面，我将为大家介绍一些实用的文章内容提取方法。
一、快速浏览在开始仔细阅读之前，先对文章进行快速浏览。
这包括阅读标题、副标题、目录、段落开头和结尾、图表标题等。
通过这种方式，我们可以对文章的主题、结构和大致内容有一个初步的了解。
比如，一篇关于“全球气候变化对生态系统的影响”的文章，通过快速浏览标题和目录，我们可以知道文章可能会从气候变暖、海平面上升、极端天气等方面来阐述对生态系统中动植物、土壤、水资源等的影响。
二、明确目的在提取文章内容之前，要明确自己的目的。
是为了获取某个具体的信息，还是为了全面了解某个领域的知识？目的不同，提取的重点也会有所差异。
如果是为了解决某个具体问题，比如“如何提高睡眠质量”，那么在阅读相关文章时，就重点关注与睡眠方法、影响睡眠的因素等直接相关的内容。
三、抓住关键语句关键语句通常包括文章的主旨句、段落的中心句以及结论性的语句。
主旨句往往能够概括文章的核心观点，中心句则能体现段落的重点内容。
例如，在论述“环保的重要性”时，可能会有这样的主旨句：“环保是关乎人类未来生存和发展的关键问题，我们必须采取行动来保护我们的地球家园。
”而段落中心句可能是：“水资源的污染不仅影响人类健康，也对生态平衡造成了巨大破坏。
”四、学会标记在阅读过程中，可以使用标记工具，如铅笔、荧光笔或者在电子文档中做标注，将重要的内容标记出来。
这样在后续回顾时能够快速找到关键信息。
对于重要的定义、数据、案例等，可以用不同的标记方式加以区分，以便更清晰地识别。
五、归纳总结读完文章后，尝试用自己的话对主要内容进行归纳总结。
这有助于加深理解和记忆，同时也能检验自己是否真正掌握了关键信息。
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文本挖掘论文：WEB文本信息的提取
【摘要】随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。
本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型，为实现更深层次的信息处理做准备。
【关键词】文本挖掘 web 信息处理
一引言
web挖掘从数据挖掘发展而来，因此，其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。
但是，web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处，web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。
由于web文档本身是半结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，因此，有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘，即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。
二 web文本挖掘系统的设计
web文本挖掘系统能自由漫游web站点，在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取，并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。
系统原型图，见图1。
1．文档采集器
利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。
2．文本预处理器
利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。
3．文本分类器
利用其内部知识库，按照预定义的类别层次，对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。
4．文本聚类器
利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。
5．多维文本分析引擎
web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术，为用户提供关于文档的多维视图。
多维文本分析引擎还具有统计、分析功能，从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。
此外，多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪，包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。
6．用户接口模块
在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。
它为用户提供可视化的接口，将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎，并将多维文本分析引擎返回的多维文本视
图和文档展示给用户。
三 web文档的采集
1．web文档采集器的设计
文档采集器设计图如图2所示，搜索代理模块相当于搜集控制模块的子进程。
功能是从管道里获取url，通过操作系统提供的socket套接字streams通讯方式，利用http协议，获取指定url的html文档。
此模块也是一个客户进程，它向远程www服务器发出请求，再根据返回状态信息进行处理。
通过对html文档的遍历，发现文档中anchor所对应url 于它的相关值。
系统中维护一个url链表，若url是符合要求的，就把它和相关值写入url链表。
否则忽略掉它，最后把url链表传给搜集控制模块。
2．web抓取
搜集代理模块读取管道中url，根据一个个url调用loadfile下载网页，同时将这些下载后的html文档和图片保持原有的相对关系，放在应用程序所在的目录之下。
搜集代理模块直接对放入管道的url进行分析，将不符合条件的url剔除。
将符合条件的url根据它的路径信息一级一级地创建文件夹，在创建的同时改变路径，最后调用loadtofile从url指定的web站点上获取一个被请求的文档
或图片。
当管道中所有url都处理完后，下载完毕。
四结论
通过对web文本挖掘，从来自异构数据源的大规模文本信息资源中，在知识层面上更加准确地过滤和提取符合需要的部分，整理成简洁、精炼、可理解的知识，从侧面提高信息化的水平，为国家的信息化建设服务。
参考文献
［1］史忠植.中国计算机学会学术著作丛书：知识发现［m］.北京：清华大学出版，2002
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以pdf 格式阅读原文。