一款新型盲用浏览器的设计与实现

盲用浏览器是帮助视力障碍者浏览特定网页而设计的。盲人借助语音导航功能,通过键盘的上下左右键就能浏览特定网站的网页内容。该文主要介绍了对特定网页进行语法分析,形成相应树型视图,并调用文本朗读函数进行语音导航和网页浏览的实现步骤。     

基于关键词捕捉的中文语音网页浏览器

基于关键词捕捉技术的中文语音网页浏览器,除了提供传统网页浏览器的功能外,还提供了中文语音浏览的功能。语音网页浏览器综合运用了计算机网络、中文关键词捕捉、连续语音识别、端点检测、文本分析等技术,采用中文语音作为输入手段,在用户读出网页中包含的链接关键词后,对语音段进行关键词捕捉,根据结果连接到相应的网页,达到不用鼠标、只用“看和说”即可进行网页浏览的目的。采用关键词捕捉技术的语音网页浏览器具有操作简便、抗噪性能好、识别率高的特点。     

基于VoiceXML的语音浏览器的研究与实现

语音浏览器系统能够提供更易为人们所接受的网络浏览模式,拓展了Internet的发展空间。VoiceXML语言是XML语言在语音浏览器方面的应用,文章设计并实现了一个基于VoiceXML技术的语音浏览器系统。     

打造个人“宽带影院“

在设计制作网页时,如果需要通过网页发布动画、音频和视频等媒体内容,可以采用两种基本的方式,一种方式是在网页中插入与相关媒体文件的超链接,用户浏览网页时单击超链接后即可启动客户端的播放程序播放相应的媒体内容,另一种方式是将媒体嵌入网页中,用户浏览网页时可直接在网页中播放相应的媒体内容.……     

一专多能的看图工具——XNview

XNview是一款图像浏览器和多媒体播放器,它能够支持大约400种文件格式。XnView同时还支持动画gif、多页面tiff、多图像图标以及mpeg、avi、way、aiff和Quicktime格式的文件,这样大家就不用单独安装几个图像浏览工具和媒体播放软件了。值得一提的是,XnView还具有浏览器、幻灯片、屏幕捕捉、缩略图制作、批处理转换、     

基于内容模块化的网页快速浏览技术

在万维网(WorldWideWeb)庞大的信息海洋中,如何提高信息检索和浏览效率,一直是重要的研究内容之一。文章中提出了将一复杂网页的内容按照模块化方式进行组织和使用的新思想,通过对HTML语言的简单扩充和对浏览器与Web服务器的相应改进,新浏览器可使用户有效避免对无关网页的浏览和减少网页中无关信息的传输,明显提高了网页浏览速度,尤其是对拨号上网用户,其效果更为明显。     

Web属于所有人 动态和多媒体内容不利于残疾人使用网络

Jamal Mazuri这些天象很多用户一样浏览网络、下载页面并使用离线浏览器来阅读这些内容。不过他是一个盲人。根据美国国家残疾人会议(National Council on Disability)的一份权威分析报告,Mazuri应该能够浏览大约80％的Web页面,并可以通过Lynx文本浏览器和文本一语音转换软件访问这些Web内容。但随着网络页面变得越来越复杂,残疾人使用的辅     

VoiceXML语言解释器的设计与实现

VoiceXML语言是一种基于XML的标准对话标记语言，它是实现语音浏览网络模式的关键技术之一。该文介绍了VoiceXML语言的基本内容，设计了VoiceXML语言解释器的解释算法，并完成了对象树生成模块和语音解释模块的设计。     

基于BHO和协同技术的多级文语IE的实现

介绍了基于BHO和协同技术的多级IE的设计与实现。该软件采用基于组件的软件设计思想，利用浏览器助手对象，扩展了IE的功能，使其具有对多级内码网页的浏览能力，并添加了网页的语音浏览功能。该系统充分利用了多级内码的相关理论，将浏览器的汉字处理水平提高到词一级。     

盲人浏览器的设计与实现

以中文为主要语言的万维网网络资源日益丰富,然而视障者由于视觉上的不便在使用这些资源时存在诸多困难,如无法直接“浏览”网页内容,无法使用鼠标点击超链接,等等,盲人浏览器就是为了帮助视障者更好地使用这些资源而设计实现的。盲人浏览器有以下特点：通过语音合成技术,将网页中所有的文本内容朗读出来;用键盘“点击”超链接实现网页跳转;针对中文用户特点设计了多种功能,盲人浏览器经过多方测试和不断,现在已有成熟产品。     

Interaction of textual and graphical information in locating web page widgets

Current models of web navigation focus only on the influence of textual information and ignore the role of graphical information. We studied the differential role of text and graphics in identifying web page widgets classified into two kinds: textual and graphical. Four different versions of web pages were created by systematically removing textual and graphical information from each page. The task of the participants was to locate either textual or graphical widgets on the displayed web page. Results show that for any widget, the task-completion time and the number of clicks were significantly less in web pages with graphics than in those with no graphics. This demonstrates the importance of graphical information. However, textual information is also important because performance in locating graphical widgets under no-graphics conditions was better when text was present than with no text. Since, for identifying graphical widgets, text and graphics interact and complement each other, we conclude that cognitive models on web navigation should include the role of graphical information next to textual information.     

Exploiting link structure for web page genre identification

As the World Wide Web develops at an unprecedented pace, identifying web page genre has recently attracted increasing attention because of its importance in web search. A common approach for identifying genre is to use textual features that can be extracted directly from a web page, that is, On-Page features. The extracted features are subsequently inputted into a machine learning algorithm that will perform classification. However, these approaches may be ineffective when the web page contains limited textual information (e.g., the page is full of images). In this study, we address genre identification of web pages under the aforementioned situation. We propose a framework that uses On-Page features while simultaneously considering information in neighboring pages, that is, the pages that are connected to the original page by backward and forward links. We first introduce a graph-based model called GenreSim, which selects an appropriate set of neighboring pages. We then construct a multiple classifier combination module that utilizes information from the selected neighboring pages and On-Page features to improve performance in genre identification. Experiments are conducted on well-known corpora, and favorable results indicate that our proposed framework is effective, particularly in identifying web pages with limited textual information.     

基于文本和视觉特征融合的Web动画素材标注

为了提高对Web动画素材的组织、管理,该文提出了基于文本特征和视觉特征融合的Web动画素材标注算法。首先利用自动提取的Web动画素材上下文信息,结合Web动画素材名称、页面主题、URL以及ALT等属性组成特征集,提取出文本关键字;然后利用视觉与标注字之间的相关性,对自动提取的标注字进行过滤,实现Web动画素材的自动标注。实验表明该文提出的基于文本特征和视觉特征融合的Web动画素材标注算法可有效地应用于Web动画素材自动标注。     

基于DOM的网页主题信息自动提取

Web页面所表达的主要信息通常隐藏在大量无关的结构和文字中，使用户不能迅速获取主题信息，限制了Web的可用性，信息提取有助于解决这一问题．基于DOM规范，针对HTML的半结构化特征和缺乏语义描述的不足，提出含有语义信息的STU-DOM树模型．将HTML文档转换为STU-DOM树，并对其进行基于结构的过滤和基于语义的剪枝，能够准确地提取出主题信息．方法不依赖于信息源，而且不改变源网页的结构和内容，是一种自动、可靠和通用的方法．具有可观的应用价值，可应用于PAD和手机上的web浏览以及信息检索系统．     

基于高级搜索页面的动态表单搜索

根据表毕．项前的文字信息反映表单项输入信息的特点,提出通过解析表单项动态填充表单的方法,解决了应用网站自身高级搜索页面对同一类型的多个网站进行搜索的问题。针对图书类的网站进行研究,利用动态解析表单获得结果页面,对其进行解析并加权排序,最后按照统一的显示格式展现。根据实验结果验证了算法设计的正确性,可利用本算法对多个同类型的网站借助其自身搜索进行搜索查询。     

基于多知识的Web网页信息抽取方法

从Web网页中自动抽取所需要的信息内容,是互联网信息智能搜取的一个重要研究课题,为有效解决网页信息抽取所需的信息描述知识获取问题,这里提出了一个种基于多知识的Web网页信息抽取方法（简称MKIE方法）。该方法将网页信息抽取所需的知识分为二类,一类是描绘网页内容本身表示特点,以及识别各网信息对象的确定模式知识,另一类则描述网页信息记录块,以及各网页信息对象的非确定模式知识,MKIE方法根据前一类知识,动态分析获得后一类知识;并利用这两类知识,最终完全从信息内容类似担其表现形式各异的网页中,抽取出所需要的信息,美大学教员论文网页信息抽取实验结果表明,MKIE方法具有较强的网而信息自动识别与抽取能力。     

基于遗传算法的定题信息搜索策略

定题检索将信息检索限定在特定主题领域,提供主题领域内信息的检索服务。它是新一代搜索引擎的发展方向之一。定题检索的关键技术是主题相关信息的搜索。本文提出了基于遗传算法的定题信息搜索策略,提高链接于内容相似度不高的网页之后的页面被搜索的机会,扩大了相关网页的搜索范围。同时,借助超链Metadata的提示信息预测链接页面的主题相关度,加快了搜索速度。对比搜索试验证明了算法具有较好的性能。     

浅谈网页设计中的布局工具

网页设计是网站建设的重点,用户不仅需要一个拥有丰富信息的网络环境,更需要一个让人赏心悦目的网络环境。如何将纷繁复杂的网络信息合理、恰当的放入网页中是网页设计者需要精通的一门技巧,也是众多网页设计爱好者们必须要思考的一个问题。该文从网页设计中有哪些布局工具,它们具有什么样的功能,在什么情况情况下使用等几个方面为读者进行了阐述。     

Modeling the web as a hypergraph to compute page reputation

In this work we propose a model to represent the web as a directed hypergraph (instead of a graph), where links connect pairs of disjointed sets of pages. The web hypergraph is derived from the web graph by dividing the set of pages into non-overlapping blocks and using the links between pages of distinct blocks to create hyperarcs. A hyperarc connects a block of pages to a single page, in order to provide more reliable information for link analysis. We use the hypergraph model to create the hypergraph versions of the Pagerank and Indegree algorithms, referred to as HyperPagerank and HyperIndegree, respectively. The hypergraph is derived from the web graph by grouping pages by two different partition criteria: grouping together the pages that belong to the same web host or to the same web domain. We compared the original page-based algorithms with the host-based and domain-based versions of the algorithms, considering a combination of the page reputation, the textual content of the pages and the anchor text. Experimental results using three distinct web collections show that the HyperPagerank and HyperIndegree algorithms may yield better results than the original graph versions of the Pagerank and Indegree algorithms. We also show that the hypergraph versions of the algorithms were slightly less affected by noise links and spamming.     

用JavaScript实现网页曲线图动态信息显示

对于一般的本地图片或者网页上的图片,在鼠标移动的时候,并不能显示曲线上点的具体信息和精确坐标值。针对这一情况,利用JavaScript语言编制曲线图网页,当用户鼠标置于曲线上任意点时,可显示出该点具体信息以及对应坐标值。整个网页由C#程序自动生成,无需借助其他控件,并且无论在本地双击或者放在网上都可以顺利实现此项功能。