基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取

为了解决网页信息的自动抽取,该文提出了一种基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取算法。该算法以基于领域本体的信息抽取为基础,根据网页的视觉特征来准确划定信息抽取区域,然后结合DOM树技术和抽取路径的启发式学习,获得Web页面中信息项的抽取路径。通过信息项的抽取路径自动生成信息项的领域本体,通过信息项的领域本体解析出信息项的抽取规则。使用本算法来进行Web信息的抽取,具有查全率与查准率高、时间复杂度低、用户负担较轻和自动化程度高的特点。     

基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取

为了解决网页信息的自动抽取,该文提出了一种基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取算法.该算法以基于领域本体的信息抽取为基础,根据网页的视觉特征来准确划定信息抽取区域,然后结合DOM树技术和抽取路径的启发式学习,获得Web贞面中信息项的抽取路径.通过信息项的抽取路径自动生成信息项的领域本体,通过信息项的领域本体解析出信息项的抽取规则.使用本算法来进行Web信息的抽取,具有查全率与查准率高、时间复杂度低、用户负担较轻和自动化程度高的特点.     

基于分块重要性模型与Xpath的Web信息抽取的研究

网页分块方法使得Web信息抽取的单位由页面缩小为块.文中研究了网页分块的主要方法与基于学习的分块重要性模型,对Xpath的Web抽取方法进行分析.结合两者的优势提出一种基于分块重要性模型与Xpath结合的Web信息抽取方法,探讨了其设计过程,并给出形式化描述与实验结果,结果表明该方法适合于抽取多记录型的网页.     

基于Web标准的页面分块算法研究

页面分块在文档分类,信息抽取,主题信息采集,以及搜索引擎优化等方面具有重要的作用.首先提出了一种基于Web标准的页面分块算法,通过对网页进行解析和布局分析,利用Web标准对网页进行分块.实验证明该算法在对遵循Web标准的网页进行分块时,在分块准确性和复杂页面适应性方面得到了提高.     

基于本体集成的语义标注模型设计

语义Web的全面实现需借助于语义标注,标注网页信息会涉及到多个本体.据此,通过研究桥本体,提出一个在本体集成的基础上建立起来的多本体语义标注模型.该模型利用桥本体集成顶层本体和多个领域本体,同时借助基于本体的信息抽取技术对网页进行语义标注,并将标注信息存入标注库,使标注信息与网页分离,提高语义检索的效率.通过举例说明了本模型的合理性.     

基于本体的Web信息抽取系统的研究

所谓基于本体的Web信息研究其实质就是对所构建的本体为信息抽取核心,本文通过对信息抽取系统的相关概念理论进行基础分析,分类比较基于本体的信息抽取系统,对基于本体的Web信息抽取系统分析研究,主要研究其整体构造、技术方法的分析和评价两方面内容。     

基于本体的旅游信息抽取

基于本体的信息抽取技术是一种把本体和信息处理技术结合起来实现信息抽取的一种方法。提出一种基于本体的旅游领域信息抽取方法。该方法依据旅游本体的关键词定位页面信息区域,从网页中抽取正文信息,对其进行分词处理及过滤,再根据Java标注模式引擎JAPE(Java Annotation Patterns Engine)编写的规则进行本体匹配,形成结构化的内容,存入数据库。最后,通过实验证明了所提出的方法的准确性。     

基于本体的Web信息抽取系统

为了解决已有信息抽取系统中方法不具有重用性及不能抽取语义信息的问题,提出了一个基于领域本体的面向主题的Web信息抽取框架.对Web中文页面,借助外部资料,利用本体解析信息,对文件采集及预处理中的源文档及信息采集、文档预处理、文档存储等技术进行了分析设计,提出了文本转换中的分词及词表查询和命名实体识别算法,并给出了一种知识抽取方案.实验结果表明,该方法可以得到性能较高的抽取结果.     

基于XML的信息抽取和多层向量空间技术研究

在分析了传统索引技术的缺陷的基础上,提出了一种基于XML架构信息抽取的多层向量空间的模型,重点阐述了如何建立一个基于XML的Web信息抽取平台,从构造知识库、网页优化和信息抽取这三方面进行研究,并阐述了基于XML的多层向量空间模型及其形成。通过这种技术不仅使网页内容得到了清晰的剖析和抽取,更能大大提高对Web网页文档检索效率和准确率。目的在于寻求一种更为高效简洁的检索方法。     

基于XML的信息抽取和多层向量空间技术研究

在分析了传统索引技术的缺陷的基础上，提出了一种基于XML架构信息抽取的多层向量空间的模型，重点阐述了如何建立一个基于XML的Web信息抽取平台，从构造知识库、网页优化和信息抽取这三方面进行研究，并阐述了基于XML的多层向量空间模型及其形成。通过这种技术不仅使网页内容得到了清晰的剖析和抽取，更能大大提高对Web网页文档检索效率和准确率。目的在于寻求一种更为高效简洁的检索方法。