基于单DOM树特征预分类的自适应Web信息抽取方法

来源 :电子设计工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jy1794

【摘要】

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在传统的舆情中多为基于模板采集模式,基于减少人工维护的目的,文中提出一种基于单DOM树特征预分类的自适应Web信息抽取方法,分为链接预分类与信息抽取两个部分.链接预分类采

【作者】

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彭艳兵谢馨庭

【机构】

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武汉邮电科学研究院湖北,南京烽火星空通信发展有限公司

【出处】

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电子设计工程

【发表日期】

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2017年19期

【关键词】

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DOM树标签路径信息抽取 SVM DOM tree tag path feature information extraction SVM

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在传统的舆情中多为基于模板采集模式,基于减少人工维护的目的,文中提出一种基于单DOM树特征预分类的自适应Web信息抽取方法,分为链接预分类与信息抽取两个部分.链接预分类采用SVM分类算法,提取信息超链接在页面中的特征进行分类学习,再对分类结果进行同源的Web信息提取.实验表明,此方法预分类结果准确率可达94.48%,召回率为94.77%.

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