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基于节点类型标注的网页主题信息抽取方法
被引量:
4
1
作者
谢方立
周国民
王健
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S2期31-34,49,共5页
提出一种基于DOM节点类型标注的网页主题信息抽取的方法。首先依据网页中噪声存在的形式,将DOM节点划分为4种类型:文本型、图片型、链接型和可忽略型,并给出节点内聚度的计算方法。通过给DOM节点添加类型和内聚度两个属性,在正文提取阶...
提出一种基于DOM节点类型标注的网页主题信息抽取的方法。首先依据网页中噪声存在的形式,将DOM节点划分为4种类型:文本型、图片型、链接型和可忽略型,并给出节点内聚度的计算方法。通过给DOM节点添加类型和内聚度两个属性,在正文提取阶段选取内聚度大于阈值的文本型节点,最后整合成网页主题信息。将该方法与另外3款网页正文提取工具做对比实验,结果显示该方法在F1指标上为95.1%,比Evernote工具高出0.3%,比YNote工具高出5.01%。
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关键词
DOM
节点类型标注
主题信息抽取
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职称材料
题名
基于节点类型标注的网页主题信息抽取方法
被引量:
4
1
作者
谢方立
周国民
王健
机构
中国农业科学院农业信息研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S2期31-34,49,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(2013AA102405)资助
文摘
提出一种基于DOM节点类型标注的网页主题信息抽取的方法。首先依据网页中噪声存在的形式,将DOM节点划分为4种类型:文本型、图片型、链接型和可忽略型,并给出节点内聚度的计算方法。通过给DOM节点添加类型和内聚度两个属性,在正文提取阶段选取内聚度大于阈值的文本型节点,最后整合成网页主题信息。将该方法与另外3款网页正文提取工具做对比实验,结果显示该方法在F1指标上为95.1%,比Evernote工具高出0.3%,比YNote工具高出5.01%。
关键词
DOM
节点类型标注
主题信息抽取
Keywords
DOM
Node type annotation
Informational content extraction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于节点类型标注的网页主题信息抽取方法
谢方立
周国民
王健
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
4
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