基于内容相似度的网页正文提取
从html中提取正文的方法
从html中提取正文的方法从HTML中提取正文的方法随着互联网的发展，网页内容呈现多样化的趋势，其中HTML是最常见的网页编程语言之一。
但是在浏览网页的过程中，我们往往只关注页面的主要内容，即正文部分。
如何从HTML中提取出正文内容，成为了一个非常重要的问题。
本文将介绍几种常用的方法来实现这一目标。
一、基于标签的提取方法HTML文档通常由一系列的标签组成，不同的标签有不同的作用和语义。
在提取正文时，我们可以根据标签的特点来进行筛选。
常用的标签有p、div、span等，这些标签通常用来包裹正文内容。
我们可以通过解析HTML文档，找到这些标签，并提取出其中的文本内容。
同时，我们还可以根据标签的属性进行筛选，比如class属性、id 属性等。
通过这种方法，我们可以较为准确地提取出正文内容。
二、基于文本密度的提取方法正文通常具有较高的文本密度，即正文部分的文字数量较多。
而其他非正文的内容，比如导航栏、广告等，通常具有较低的文本密度。
基于这个特点，我们可以通过计算页面中每个标签的文本密度，来判断其是否属于正文内容。
具体的方法可以是统计标签内文本的字符数或词数，然后除以标签的总字符数或词数，得到文本密度的比值。
根据这个比值的大小，我们可以判断标签是否为正文内容。
通过这种方法，我们可以较为准确地提取出正文内容。
三、基于机器学习的提取方法除了基于标签和文本密度的方法，还可以利用机器学习的方法来提取正文内容。
通过训练模型，我们可以将HTML文档中的各个标签和属性作为特征，将其对应的正文内容作为标签，然后利用已有的正文和非正文数据进行训练。
训练完成后，我们可以使用这个模型来预测新的HTML文档中的正文内容。
这种方法的优势在于可以适应不同的网页结构和样式，提取效果较为准确。
从HTML中提取正文内容是一个比较复杂的问题，但是通过合理的方法和技术手段，我们可以实现较为准确地提取。
基于标签、文本密度和机器学习的方法都具有一定的优势和适用场景，可以根据实际需求选择合适的方法。
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，无论是工作中的报告、学术研究的文献，还是网络上的各种资讯。
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，成为了一项至关重要的技能。
下面，我将为您介绍一些实用的文章内容提取方法。
一、明确提取目的在开始提取文章内容之前，首先要明确自己的提取目的。
是为了获取主要观点？还是寻找特定的信息？亦或是为了总结归纳？不同的目的决定了我们关注的重点和提取的方式。
例如，如果您是为了写一篇综述文章，那么您需要提取多篇相关文章的核心观点和重要论据；如果您是为了解决某个具体问题，那么您应该着重寻找与问题直接相关的解决方案和相关数据。
二、快速浏览文章结构拿到一篇文章后，不要急于逐字逐句阅读，而是先快速浏览文章的标题、目录、段落小标题、开头和结尾等部分，了解文章的大致结构和主要内容。
标题往往能够反映文章的主题；目录可以让您对文章的框架有一个清晰的认识；段落小标题则提示了各个部分的重点；开头通常会引出主题并阐述文章的背景和目的；结尾则可能会总结主要观点或提出展望。
通过对这些部分的浏览，您可以初步判断文章的价值和与自己需求的相关性，从而决定是否需要进一步深入阅读。
三、抓住关键语句在阅读文章的过程中，要善于抓住关键语句。
关键语句通常包括中心句、总结句、过渡句等。
中心句一般能够概括段落的主要内容，往往出现在段落的开头或结尾；总结句则对整篇文章或某个部分进行总结归纳；过渡句起到承上启下的作用，能够帮助您理解文章的逻辑关系。
例如：“综上所述，……”“由此可见，……”“然而，……”等都是常见的关键语句的标志。
四、标注重点内容为了便于后续的整理和回顾，可以在阅读时使用不同的符号或颜色标注重点内容。
比如，用下划线标注重要的观点，用波浪线标注关键的数据，用圆圈标注需要进一步思考的问题等。
这样，在提取内容时，您可以快速找到标注的部分，提高工作效率。
五、提取核心概念和关键词核心概念和关键词是文章的精髓所在。
小说网页复制文字的方法
小说网页复制文字的方法
要复制小说网页上的文字，可以使用以下方法：
1. 鼠标选中要复制的文字段落或全文，然后按下Ctrl+C键进行复制。
2. 长按鼠标左键选中要复制的文字段落或全文，然后松开鼠标左键，再点击鼠标右键选择“复制”选项进行复制。
3. 在某些浏览器中，鼠标选中要复制的文字段落或全文后，会自动弹出复制按钮，直接点击该按钮即可进行复制。
4. 如果以上方法都不可行，可以尝试使用拷贝工具软件，如截图工具、网页复制工具等，具体操作方法请参考软件的相关说明。
需要注意的是，复制网页上的文字仅限于个人使用，不得进行商业用途和非法传播。
从html中提取正文的方法
从html中提取正文的方法从HTML中提取正文的方法在网页开发和数据处理中，经常需要从HTML文档中提取出正文内容，以便进行进一步的分析和处理。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，以帮助读者快速准确地提取出HTML文档中的正文内容。
一、使用Python的Beautiful Soup库Beautiful Soup是Python的一个HTML/XML解析库，可以方便地从HTML文档中提取出所需的信息。
下面是一个使用Beautiful Soup 提取正文的示例代码：```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupdef extract_content(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')content = soup.get_text()return content```在上述代码中，首先导入Beautiful Soup库，并定义了一个名为`extract_content`的函数，用于提取正文。
然后，通过调用`BeautifulSoup`类的构造函数，将HTML文档传入，并指定解析器为'html.parser'。
接下来，使用`get_text`方法提取出所有的文本内容，并将其返回。
二、使用正则表达式如果对正则表达式较为熟悉，也可以使用正则表达式来提取正文。
下面是一个使用正则表达式提取正文的示例代码：```pythonimport redef extract_content(html):pattern = r'<p>(.*?)</p>'content = re.findall(pattern, html, re.S)return '\n'.join(content)```在上述代码中，首先导入re模块，并定义了一个名为`extract_content`的函数，用于提取正文。
从 html 提取文本的 7 个工具
从HTML提取文本的7个工具在互联网时代，信息爆炸，网页内容成了获取信息的重要渠道。
然而，网页虽然内容丰富，读取和分析起来却相对复杂，尤其是对于需要提取文本的人来说。
在这篇文章中，我将共享关于从HTML中提取文本的7个工具，帮助您更轻松获取您需要的信息。
1. BeautifulSoupBeautifulSoup是一个Python库，它能够从HTML或XML文件中提取数据。
通过BeautifulSoup, 不仅能够实现快速而方便的从网页获取数据，还能够解析各种标签和获取它们内部的内容。
与此BeautifulSoup还提供了对于CSS选择器的支持，以便更便捷筛选和提取特定的元素和文本。
BeautifulSoup是一个功能强大而灵活的工具，非常适合用于从HTML中提取文本数据。
2. ScrapyScrapy是一个用于抓取网站并从HTML、XML、JSON等文档中提取数据的框架，它基于Python语言。
相对于BeautifulSoup, Scrapy是一个更加强大的工具，它提供了更高级的功能和更复杂的数据提取方法。
通过Scrapy, 您可以轻松自定义数据提取的流程，并且能够简单处理网页中的各种异步加载或者登录问题。
3. Pandas虽然Pandas被广泛用于数据处理和分析，但它同样可以作为一个强大的HTML文本提取工具。
通过Pandas, 您可以直接将HTML文档转换成DataFrame对象，便于后续对数据的分析和处理。
4. SeleniumSelenium是一个用于Web应用程序测试的工具，但它同样可以用于HTML文本提取。
通过Selenium, 您可以模拟浏览器的行为，比如点击、输入、下拉等操作，以便更好获取网页中的数据。
由于Selenium 能够渲染JavaScript，因此它非常适合用于处理那些需要异步加载的网页，比如单页应用（SPA）。
5. JsoupJsoup是一个Java的HTML解析器，它提供了与jQuery相似的API，方便快速获取HTML文档中的元素和文本。
基于视觉热区的网页内容抽取方法
件容易 的事情 。原 因在于 网页 除了正文 内容外还 掺杂了很多
用户不需 要 的噪声 数据 ， 如导航链接 、 告链接 、 广 版权信 息以及 与网页主题相关不 大 的推荐链 接等 。这 些噪 声数据 的存在 ， 影
ｖｓ ａ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｕ ｅ ｙ ｉ ｔ ｅ ｅｍｉｅ ｗｅ ａ ｅ ｏ ｔｎ ．Ｉ ｈ ａ ｅ ，ｆ ｓ ａ ｔｏ ｅ ａ ｅ Ｓ ｒｇ ｏ ｓｓ ｌ ｃｅ ｓｗｅ ａ ｅ ｖｓ ａ ｉ ｌ ｔｚ ｎ ｒ ｓ ｄ ｂ ｔ ｏ ｄ ｔ ｒ ｎ ｂ ｐ ｓ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｉ ｔａ ｐ ｒ ｆｗ ｂ ｐ ｇ ’ ｅ ｉｎ ｉ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｂ ｐ ｉｕ ｌ ｕ ｈ ｇ ｒ ｇ
（ ）数 学定 义 ３
若 网页的高度 ｈ与宽 度 Ｗ， 根据 经验可 给
出网页视觉热 区焦点坐标为 （ ／ ，／ ） 视觉热 区宽度为 ２ ／ ， ｗ ２ｈ２ ， ｗ ３ 高度为 ２ ／ ｈ３。网页视觉热 区和 网页视觉焦点如 图 １所示。
按 ｓ （ ｏ， ）的大小进行 降序排列 ，ｉ（ ｏ， ｉ ｈ ｔＣ ｇ ｓ ｈｔｃ）越大说 明该候 ｇ
收稿 日 ： １ — ７— ８ 期 ２ １ ０ ０ 。邵俊 ， ０ 讲师 ， 主研 领域 ： 粗糙 集 ， 试 识 模
别， 神经 网络和 Ｗｅ ｂ数据挖掘 。
２０ ０
计 算机应 用与软件
２１ ０ ２丘
２ ２ 候选 正 文信息 块 ．
位于在 ＜ｔ ｌ ＞标签 或 ＜ｄｖ ａｅ ｂ ｉ ＞标签 之间 可能成 为 网页正
Ｋｅｗ ｒｓ ｙ ｏ ｄ
Ｌ ｙｕ ａ ｒｓ Ｖｓａ ｈｔ ｏｅ Ｄ ｃｍ ｎ ｂｅｔ ｄ ｌ Ｃ ｎｉａｅ ｏｔｎ ｂｏｋ Ｓｇ ｉｃｎ ｅｆｎｔ ｎ ａｏ ｔｅｔ ｅ ｉ ｌ ｏ ｚｎ ｏｕ ｅ ｔ ｊｃ ｍｏｅ ｆ ｕ ｕ ｏ ａｄｄｔ ｃｎｅｔ ｌｃｓ ｉ ｆ ａｃ ｃ ｏ ｎｉ ｕ ｉ
基于文本及符号密度的网页正文提取方法
电子设计工程Electronic Design Engineering第27卷Vol.27第8期No.82019年4月Apr.2019收稿日期：2018-07-20稿件编号：201807113作者简介：洪鸿辉（1992—），男，广东揭阳人，硕士研究生。
研究方向：大数据处理。
自互联网问世以来，经过多年的发展，互联网站点的数量在不断的增长，互联网上的信息也在不断的增加，然而，由于商业因素的问题，这些网站在为我们提供有价值的信息的同时，还会包含其他信息，例如广告或其他网站的链接。
链接可能是图片，文字。
这些相对于正文内容无用的信息会降低我们的阅读效率，而且这些无用的文字可能会被搜索引擎作为索引关键词，不仅降低了搜索的效率还影响了用户的体验。
很多互联网公司也发现了这一问题，所以现在越来越多的网页都会支持RSS 。
若一个网页支持RSS ，我们就可以很轻易的提取网页的正文内容，但大多数网页还是不支持RSS ，所以关于正文提取这一方面的研究工作一直没有停止。
网页的类型有很多种，比如新闻网站，博客网站，论坛等。
新闻类网站的正文提取一直是研究的主要方向，新闻类的文章通常要提取正文内容，标题，时间，作者等。
文章通常要提取正文内容，标题，时间，作者等。
一方面，网页正文提取结果的好坏会影响着文本聚类，去重，语义指纹等结果。
另一方面，网页正文提取在大数据时代也是一项不可或缺的环节。
1相关工作1.1VIPS2003年，微软公司亚洲研究所提出了一种网页进行视觉分块[1]算法—VIPS [2]算法。
该算法的思想是模仿人类看网页的动作，基于网页视觉内容结构信息结合Dom 树对网页进行处理。
简单的说就是把页面切割不同大小的块，在每一块中又根据块网页的内容和CSS 的样式渲染成的视觉特征把其分成小块，最后建立一棵树[3]。
但是，VIPS 必须完全渲染一个页面才能对其进基于文本及符号密度的网页正文提取方法洪鸿辉，丁世涛，黄傲，郭致远（武汉邮电科学研究院湖北武汉430000）摘要：大多数的网站的网页除了主要的内容，还包含导航栏，广告，版权等无关信息。
基于相似度的中文网页正文提取算法
Ｋｅ ｒ ｓ ｅ ｔｓ ｌｒ ；Ｔ ｇ ｓ ｌｒ ；Ｂ ｏ ｋｎ Ｔ ｘ ｎｎ ｙ ｗｏ ｄ ：Ｔ ｘ ｉ ａ ｔ ｍｉ ｉ ｙ ａ ｉ ａｉ ｍｉ ｔ ｙ ｌｃ ｉｇ； ｅ ｔＭｉｉｇ
随着互联网的发展， 网络资源及数据呈现海量特征 ， 网络信息的急剧增加带来 的一个问题就是网络拥 塞。为了有效地过滤无用信息 ， 节省网络带宽， 需要对信息的内容进行处理 ， 网页正文提取是这个处理过程
中比较 重要 的一 环 。
由于信息的复杂多样以及网页制作工具的差异 ， 使得 网页结构也 日趋复杂化。而且因为网页中的信息
含量杂 乱 ， 纯利 用 网页结构来 读取 有用 信息 已经变 得越 来 越 困难 。如 何 过 滤掉 这 些信 息 来提 取 网 页主题 单 已成为 ＷＥ Ｂ服务 中很重 要 的一个部 分 。 现 有 的提 取 网页主题 的方法 一般 过程 如下 ：１ 利 用 Ｈ ＭＬ标 签 对 网页进 行 区域 分 割—— 分 块 ；２ 根 （） Ｔ （） 据 不 同规 则 ， 取 网页主题 。 提 分块 方法 一般分 为两类 ： 于 Ｄ Ｍ（ ｏｕ ｎ ｂｅｔ ｏｅ） 基 Ｏ Ｄ ｃｍｅｔ ｊｃ Ｍ ｄ１的方法 Ｌ 和基 于视 觉 特征 （ ｉｏ Ｏ 】 Ｖｓ ｎ—ｂｓｄ ｉ ａｅ ）
ＸＩ ＯＮＧ — ｉ Ｚｉｑ ，ＺＨＡＮＧ ｉ Ｈｕ ，ＬＩ Ｍａ —ｏ ｇ Ｎ ｏ ｓ ｎ （ ｃｏｌｆＣｍ ｕ ｒＳｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｓｕ ｗｓ Ｕ ｉｒｔ ｏ ｃｎｅａ ｅ ｎｌ ｙ Ｓｈｏ ｏ ｏ ｐ ｔ ｃｎｅａｄＴｃｎｌ ， ｏｔ ｅ ｎｖ ｓｙ ｆＳｉ ｎ Ｔｃｏ ｏ ， ｅ ｅ ｇ ｈ ｔ ｅ ｉ ｅ ｃ ｄ ｈ ｇ
第２ ５卷 第 １ 期 ２１ ０ ０年 ３月
西
南
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Web Page Main Text Extraction Based on Content Similarity
WANG Li1, LIU Zong-tian1, WANG Yan-hua2, LIAO Tao1
(1. School of Computer Science and Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072; 2. School of Information Technology, Shanghai Fisheries University, Shanghai 201306)
理一个 td 中含有不同内容的情况，即不能处理一个 td 中存放 的不仅仅是网页正文的情况。 对节点中信息的可用性判别可 以采用文本相似度计算方法。通过计算各节点中所含信息与 网页中各级标题及大块确定文本信息的相似度来确定。实验 结果表明，这种方法具有很高的准确性与通用性。
3 网页内容抽取
3.1 网页预处理 首先抽取出网页 title 及各级<h1>…<h2>…<hn>的标题
Wi =
tfi
n
(1)
∑ tf j
j=1
其中， tfi 是第 i 个关键词在该节点文本内出现的频率； n 为 该节点的文本内出现的词的个数。假设 2 个节点的文本 U,V 的相似度可用向量之间的夹角度量，相似度计算如下：
3.3 正文抽取 建立完图 1 的树型结构，对网页内容的操作就都可以在
这棵树的基础上进行了。网页中的信息为 str1,str2,…,str7，要 获取这些信息，只要对该树进行一次遍历即可。现在的主要 工作是判断某节点内的文本信息是否为有用信息。如果节点 信息有用，则 useful 为 true，否则为 false。计算公式如下：
if (textsize>multi·numa && textsize>mintextsize)||αlse useful=false
其中，textsize 代表节点所含文本字符串的长度；numa 代表文 本中所含链接的个数；multi 是倍数参数；mintextsize 代表设定 的文本最小长度阈值； α > β 表示小块文本与 title 或某一个
(1. 上海大学计算机科学与工程学院，上海 200072；2. 上海海洋大学信息学院，上海 201306)
摘 要：提出一种将复杂的网页脚本进行简化并映射成一棵易于操作的树型结构的方法。该方法不依赖于 DOM 树，无须用 HTMLparser 包进行解析，而是利用文本相似度计算方法，通过计算树节点中文本内容与各级标题的相似度判定小块文本信息的有用性，由此进行网页 清洗与正文抽取，获得网页文本信息，实验结果表明，该方法对正文抽取具有较高的通用性与准确率。 关键词：网页正文抽取；网页映射；网页清洗；文本相似度
2 相关工作
虽然网页正文提取是 Web 文本挖掘中的一个重要问题， 但相关研究并不多。目前对网页进行噪声过滤与信息自动抽 取的方法主要有两大类：(1)针对单一页面进行处理。根据所 处理页面的内容特征、可视信息等应用一些启发性规则去除 页面的噪音，抽取出页面内容。这类方法对每一个待处理的 网页进行同样的处理，对于抽取通过模板产生的网页集效率
该公式表示某节点所包含的文本大于文本中所含链接数目的
multi 倍，并且文本长度大于设定的最小文本长度阈值。如果
useful1 为真，则 useful1=ture，该节点所含文本为有用文本。
对于节点中所含文本长度较小的小块文本，采用向量空
间模型对每一个节点的文本信息进行量化。在 VSM 中，将
节点文本看作是由一组词条(T1,T2,…,Tn)构成，对于每一词
表 1 HTML 标记替换规则
源码标记
替换后标记
<body>….</body> <tr>…</tr>
<div>…</div> <table>…</table>
<a href =…>
<d>…</d> <d>…</d> <d>…</d> <d>…</d>
<a>
(4)滤除所有非<d>…</d>,<a>…</a>包含的数据。 (5)对<d>与</d>进行配对处理，使每一个<d>都有一个 </d>与之配对。 经过上述处理，由于标记窗口全部统一成<d></d>，因此 极大地方便了操作，提高了处理效率。 3.2 树型结构建立 将 3.1 节处理后的页面信息用递归的方法映射成一棵树。 树节点结构如下：
子标题的相似度 α 大于设定阈值 β 。
如果节点中的信息为大文本块并且所包含的链接数目也 较少(链接数目可以根据文本中保留的<a>…</a>来计算)，直 接设定其为有用文本信息。采用的量化公式如下：
useful1=textsize>multi·numa && textsize>mintextsize
【Abstract】This paper proposes a method of simplifying complex Web page script and mapping it into tree structure easy to operate. It does not depend on DOM tree, and does not need utilize htmlparser bag to parse. By calculating text similarity, it calculates the similarity between the content of tree node and headings of different levels to determine the usefulness of the text information, cleans the Web page and extracts the content information. Experimental results show that the method has better universal property and accuracy rate in main text extraction. 【Key words】Web page main text extraction; Web page mapping; Web page cleaning; text similarity
条 Ti，都根据其在节点文本中的重要程度赋一个加权值 Wi，
并 将 (T1,T2,…,Tn) 看 成 一 个 n 维 坐 标 系 中 的 坐 标 轴 ，
W1,W2,…,Wn 为对应的坐标值。这样由(T1,T2,…,Tn)分解得到
的正交词条矢量组就构成了一个节点文本信息的向量空间。
采用 TF 方法计算各节点中文本的向量权重：
通过分析可知，现有的网页清洗方法大多基于 DOM 树 并用 HTMLparser 程序包[5]对其进行解析，这种方法效率不 高，而且依赖于第三方包。对此本文提出了一种简单的树型 结构，在这棵树中保存了正文信息，同时消除了一些无用信 息，并对各节点进行了简化，带来了操作上极大的便利。另 外，在这棵树中可以通过深度搜索子节点来消除传统方法中 不能处理网页正文部分被存放在多个 td 中的情况以及不能处
第 36 卷 第 6 期 Vol.36 No.6 ·软件技术与数据库·
计算机工程 Computer Engineering
文章编号：1000—3428(2010)06—0102—03
文献标识码：A
2010 年 3 月 March 2010
中图分类号：TP393
基于内容相似度的网页正文提取
王 利 1，刘宗田 1，王燕华 2，廖 涛 1
表示属于某一节点的文本信息，如节点 d1 的文本信息包括 str1+str5+str7，节点 d2 包含的文本信息是 str2+str4，节点 d3 包含的文本信息是 str3，节点 d4 包含的文本信息是 str6；实 箭头指向父节点；虚箭头指向该节点的详细内容。
图 1 经处理网页内容所映射成的树型结构
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60575035, 60975033)；上海 市重点学科建设基金资助项目(J50103)；上海大学研究生创新基金资 助项目(SHUCX092162) 作者简介：王 利(1984－)，男，硕士研究生，主研方向：文本挖掘， 事件本体；刘宗田，教授、博士生导师；王燕华，硕士研究生；廖 涛， 博士研究生 收稿日期：2009-08-10 E-mail：wonglee07@
class Node{ public int flag; // flag=1：有子节点；flag=2：无子节点
public boolean useful; //true 为可用，false 为可将其滤除 public Node parent; public Vector vector; //偶位存文本，奇数存子节点}