基于关键词聚类和节点距离的网页信息抽取

被引:7
作者
邓健爽
郑启伦
彭宏
林旭东
机构
[1] 华南理工大学计算机科学与工程学院人工智能实验室
关键词
聚类; 信息抽取; 机器学习; 节点距离;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
081203 ; 0835 ;
摘要
大部分网页信息抽取方法都针对特定的网站,例如基于网站抽取规则和基于训练网页样例的方法。这些方法在某一个网站上可以很好地应用。但当遇到新的网站时,必须人为地增加抽取规则或者提供新的训练网页集。而且,当网站的模版改变时,也要重新设计这些规则或重新输入训练网页集。这些方法难以维护,因此不能应用到从大量不同的网站上进行信息抽取。本文提出了一种新的网页信息抽取方法,该方法基于特定主题的关键词组和节点距离,能够不加区分地对不同的网站页面信息自动抽取。对大量网站的网页进行信息抽取的实验显示,该方法能够不依赖网页的来源而正确和自动地抽取相关信息,并且已经成功应用到电子商务智能搜索和挖掘系统中。
引用
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共 1 条
[1]   Learning Information Extraction Rules for Semi-Structured and Free Text [J].
Stephen Soderland .
Machine Learning, 1999, 34 :233-272