一种Web评论自动抽取方法

Web用户评论是许多重要应用的信息来源,比如公众舆情的检测与分析,Web用户评论必须从网页中准确地抽取出来.用户生成内容(user-generated content)不受页面模板的限制,这就给Web数据抽取提出了新的挑战:首先,不同用户评论内容的不一致性严重影响了评论记录在DOM树和视觉上的相似性;其次,评论内容在DOM树中是一棵复杂的子树,而且彼此之间在DOM树中的结构相差巨大.为了解决这两个问题,提出了一种完整的解决方案,使用多种技术来实现对用户评论内容的抽取.抽取过程分为两个步骤,基于深度加权的树相似性算法评论记录首先从网页中抽取出来,然后通过比较DOM树中节点的一致性,将纯粹的用户评论内容从评论记录中抽取出来.在多个新闻网站和论坛网站上的实验结果表明,该方法可以达到较高的准确度和效率.

一种统一的Web新闻对象自动抽取方法

提出一种统一的Web新闻对象自动抽取方法。通过抽取新闻页面中的分类、标题、发布时间、来源、作者、内容、相关评论链接和相关新闻链接作为分类属性,经页面解析、候选值抽取、真值识别3个步骤,实现新闻对象的自动抽取。实验结果表明,该方法在同时抽取新闻对象的多个属性方面具有较高的准确性,且抽取结果不依赖于特定的页面模板。