【摘 要】
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当前web是人们获取信息的主要渠道之一,然而,用于表达Web信息的Html语言存在着与生俱来的缺点,其“标记”只是告诉浏览器软件如何显示所定义的信息,却不包含任何语义。作为深
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当前web是人们获取信息的主要渠道之一,然而,用于表达Web信息的Html语言存在着与生俱来的缺点,其“标记”只是告诉浏览器软件如何显示所定义的信息,却不包含任何语义。作为深层数据挖掘的先驱,信息抽取技术可通过对网页信息的浅层分析,快速准确地从海量信息源中提取用户感兴趣的信息。目前大多数信息抽取系统都采用基于归纳学习的规则进行抽取的,存在着扩展性的瓶颈问题。本文以汽车行业为背景,分别对半结构化及自由文本的抽取规则进行了研究。对前者,以文档对象模型DOM为基础,把目标信息在DOM层次中的路径作为信息抽取的坐标,并以此基本原理,设计了基于解释学习算法的半自动提取规则。对于自由文本,提出了一种多槽规则自动获取技术,在生成规则时无须传统的语法语义分析和复杂命名实体识别过程,大大降低了对资源的要求。实验结果表明,相对于归纳学习和演绎学习,该规则具有更高的准确率和召回率。
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