基于SVM的Web信息抽取研究

１ Ｗｅ ｂ信 息抽 取技 术
通常用于 Ｗｅ ｂ信 息抽 取的软件 又称 作包装器（ Ｗｒ ａ ｐ ｐ ｅ ｒ ） 。主要 有三大类 ： 基 于认 知模型 的包装器 、 基 于统计 的包装器 和基 于规则 的包装器。 自 １ ９ ９ ４年起 ， 经历 了从 手工编写包装器脚本 ， 到利用机 器学习的半 自动化生成 ， 再到 自动化生成 的三个 阶段 。 目前 比较好 的包装器算法是 不需要人 工标注 的无 监督学 习方 图 １ 网页抽取流程 法。 Ｗｅ ｂ中富含数据 的网页 主要有两种 ： 列表页和详情页 。 无论哪一 务队列 ， 对于已经采集过的页面或是相似 网页 ， 不再重复采集。 试采 种网页 ， Ｒ ｏ ａ ｄ Ｒ ｕ ｎ ｅ ｒ 算法往往需要多张 网页才能学习完抽 取规则 ， 算 取Ｕ Ｒ Ｌ 哈希表登记方式在放 入任务队列之前进行是 否已经判断 。 法对于输入字符串长度是 指数级的 ， 需要 引入一组启发 式规则限制 对于相似 网页试 采取“ 语 义指纹 ” 排重 ， 利用向量余 弦夹 角大于 ０ ． ９ 搜索空间和 回溯降低其利导度。基于简单子树匹配算法 ， 类似与字 的两篇文档算作相似文档 。 符 串编辑距 离求解 ， 可 以很容 易识 别 网页 中的重 复条 目模 式 ， 例如 （ ２ ） 中文文本 分类 的特征选 取方法 （ 文 档频率 、 信 息增益 、 Ｃ Ｈ Ｉ 表格或列表布局的多行标题 ， 单张列表页 即可发现其 中存在的重复 统计 、 互信息 ） 比较研究 ， 以Ｓ Ｖ Ｍ分类算法对抽 到结果进行对 比， 选 模式。两种算法都有共同缺点 ： 完全基 于网页结构 中隐含的重复模 出最佳特征选取方法特征抽取作为分类 的前处理过程 ， 其有效性可 式来挖掘抽取规则的 ， 这使得它们容 易抽取 出大量 用户不需 要的数 以通 过分类 的效果来测试 。为评价分类效果 ， 采用最通用的性能评 据， 因为 系统不知道用户对什么感兴趣。 价方 法 ： 召 回率 、 准确率 。对于某一特定 的类别 ， 召回率定义为被正 ２ Ｘ ＭＬ应 用 确分类 的文档数和被测试文档总数 的比率 ， 即该类样本被分类器正 Ｘ ＭＬ （ ｅ Ｘ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ Ｍａ ｒ ｋ ｕ ｐ Ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ ， 可扩 展标记语 言） 是 由 ｗ３ Ｃ 确识 别的概率 。 准确率定义为正确分类的文档数 与被分类器识别为 于１ ９ ９ ８ 年 ２月发布 的一种标准 ， 它以一种开放 的、 自描述的方式定 该类 的文档数 的比率 ， 即分类器做出的决策是正确的概率。通常还 义了数据结构 。在描述数据内容的同时能突出对结构 的描述 ， 从而 将召 回率 和准确率用某种方式组合成单一的度量 ， 以便 于进行 比较 体现出数据之间的关系。 这样所组织 的数据对 于应用程序和用户都 （ ３ ） 数 据抽取简单树 匹配算法时间复杂度控制 是友好的 、 可操作 的。 简单树 匹配算法类 似于求解字符 串编辑距 离来 比较两棵 子树 自动抽取用户感兴趣 的网络数据 。 用 户仅在前期人工标注一些 是否匹配或相似 ， 对于较大的页面性能较差 。尝试采用领域特征对 网页用作 “ 兴趣” 机 器学习训 练 ， 作 为将来 Ｗｅ ｂ数据抽 取的主题 ， 此 经过中文分词后 的树形结构 中叶子结点进行裁剪 ， 以降低算法搜索 后给 出几个网址作为网络爬虫爬取种子 ， 系统将 自动抽取相关网站 空间。 用户感兴 趣的数据 ，不 同网站 的抽取规则 不需要人 工干预 自动生 结束语 成。 Ｗｅ ｂ数据抽取技术 目前还处在不 断发展之 中， 是 Ｗｅ ｂ数据挖掘 Ｗｅ ｂ信息抽取就是从 Ｗｅ ｂ页面 中抽取 目标信息的问题 ，从 网 研究领域 中的难题 和热 点。本文论述 了基于 Ｘ ＭＬ技术利用重复模 页 中所包含 的无结构 或半结 构的信息 中识别用 户感 兴趣 的数据 ， 并 式查找网页中的数据 区域方法 ， 它避免了大量的人工手动标注网页 将其转 化为结 构和语义 更为清 晰的格式（ＸＭ Ｌ 、 关 系数据 、 面向对 样品以供 机器 学习 ， 能够处理大量站点情况 ， 并且维护开销小 ， 具有 象的数据等） 。基于 Ｘ ＭＬ技术抽取的流程 为 ： 第一步 ， 使用 网络爬虫 很强的实用价值。值得 注意 的是还存在着改进 的地方 ， 比如抽取了 获取 ＨＴ ＭＬ 文档 。 每二 步 ， 对原始的 Ｈ Ｔ ＭＬ文件加工清洗 ， 经过使用 部分用户不感兴趣 的数据 ， 这可 以尝试使用领域分词过滤掉不需 工具 Ｔ ｉ ｔ ｙ 对网页语法检查及纠错 ， 将Ｈ Ｔ Ｍ Ｌ文档转换为结构完整 的 要的信息加以完善 。 Ｘ Ｈ Ｔ ＭＬ 。 第三步 ， 使用 Ｈ Ｔ ＭＬ Ｐ ａ ｒ ｓ ｅ ｒ 等工具解析 Ｘ ＭＬ文档生成 Ｄ Ｏ Ｍ 参 考 文 献 树模式 ； 第 四步 ， 利 用信息抽取规则 提取有价值 的信息存储 到数据 『 １ ］ Ｂ ｉ ｎ ｇ Ｌ ｉ ｕ Ｗｅ ｂ数据挖掘『 Ｍ１ ． 北京 ： 清华大学 出版社， ２ ０ ０ ９ ． 库 中以便使用 。 『 ２ １ 王震 江． Ｘ ＭＬ程序设计『 Ｍ １ ． 北京 ： 中国铁道 出版社， ２ ０ ０ ６ ． 针对 目前 全 自动 Ｗｅ ｂ文 本抽 取算 法查 准率 低 的特点 ，引入 『 ３ １ 胡立辉 ， 张健 ， 陈曦 ． 基 于正则式的 Ｃ Ｎ Ｋ Ｉ网 页全 自动 包装 器【 Ｊ 】 ． 长 Ｓ Ｖ Ｍ（ 支持 向量机 ） 文本分类算法 ， 通 过一定量 的样例学 习 ， 选取领 沙理工大 学学报ｆ 自然科学版） ， ２ ０ ０ ６ ， ６ ． 域相关 的关键词 的特 征 向量 ， 作二元分类 ， 过滤抽 取文本 中无用信 『 ４ １ 杨桢 ， 赵 燕平 ， 朱 东华． 基 于正则表 达式的信 息抽 取 系统在 国防技 息， 精化抽取规则 。 术监测 中的应用Ⅱ 】 ． 北京理工大学学报 ， ２ ０ ０ ６ ， ６ ． 包括学习阶段的网页抽取 流程如 图 １ 所示 。 【 ５ 】 张绍 华 ， 徐林 吴． 基 于样 本 实例 的 Ｗｅ ｂ信 息抽 取［ Ｊ 】 ． 河北 大学学 ３算法的主要 内容 报， 自然科 学版 ， ２ ０ ０ １ ， ４ ． （ １ ）向面领域 的多线程 爬取 Ｒ Ｌ队列 的设计 ， 解决 “ 去 重” 问 题在系统 网页采集功能模块 中 ，主要 问题为维护待爬取 的 Ｕ Ｒ Ｌ任
信 息产 业
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ห้องสมุดไป่ตู้基于 Ｓ Ｖ Ｍ 的 Ｗｅ ｂ信 息抽取研究
郭东峰 （ 新 乡学院 计算机 与信 息工程 学院 ， 河南 新 乡 ４ ５ ３ ０ ０ ０ ）
摘 要： 阐述 了针对 中小型企业供 需信息 自 动化 Ｗｅ ｂ信息抽取技术的研 究。 自动化是指 不需要人工标 注网页抽取规 则学 习样本 ， 系统 能够从不 同的求购信息网站的 网页里 自动获取相应的信 息抽取规则 ， 通过引入领域特征来净化抽取到文本 字段 而获得较 高的查准率。 关键词 ： 信息抽取 ； Ｘ ＭＬ数据 ； 支持 向量机
中小 型企 业借助于搜 索引擎从 网络中获取产 品供求信 息作为 促进销售 的重要手段 。 如何从庞大的信息海洋中快 速准确地获取需 要的供求信息 ， 成 为企业一个非 常重要的问题 。目前虽然搜索引擎 为企业查找产品供求信息提供了简便的方法 ， 但它 只是 提高了 Ｗｅ ｂ 文档 的检 索效率 ， 只能根据用 户提交 的关键 词返 回一组 Ｕ Ｒ Ｌ ， 用户 必须逐一浏览 Ｕ Ｒ Ｌ对应 的 Ｗｅ ｂ页 ， 采用人工的方式定位最终 信息 ， 现有 的搜索引擎本身不能直接定位到所需 的数据 ， 更谈不上为数据 增加语义。这使得存在于网页上的信息不能被直接利用 ， 仍然需要 并花费大量时间进行人工阅读分析 。