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WEB文本信息抽取和分类研究的中期报告
本中期报告介绍了我们在WEB文本信息抽取和分类研究中的进展情况。我们的研究目标是开发一种能够自动抽取和分类WEB文本信息的系统，以便更好地理解WEB上的内容和其背后的关系。
一、研究背景
随着互联网的普及和信息技术的快速发展，大量的信息同时涌现在我们的视野里。因此，WEB信息抽取和分类成为了一项具有极大意义的研究课题。现有的搜索引擎可以根据关键字搜索并返回相关的WEB信息，但是他们没有对不同文本的内在结构进行分析。因此，我们需要一种更加智能的方法来辅助处理大量的WEB文本信息。
二、主要工作
1．数据收集和预处理
为了开发我们的WEB文本信息抽取和分类系统，我们需要大量的训练数据。我们选择使用Wikipedia上的文章来进行测试。为此，我们使用了一个数据爬虫程序来抓取Wikipedia的文章。我们在抓取过程中进行了一些数据预处理工作，例如去除无效信息和重复数据，整理时间日期等。
2．关键字抽取
关键字抽取是我们研究的一个重点。它能够帮助我们自动识别出文章中的关键词和关键短语。在实现关键字抽取算法时，我们考虑了一些现有的挖掘方法，例如TF-IDF和TextRank。我们对比了这些算法的优缺点，并初步确定了使用TextRank算法进行关键字抽取的方向。
3．文本分类
文本分类是另外一个重要的研究方向。我们为此建立了一个分类模型，并使用已经标注的数据进行训练。我们选择了朴素贝叶斯算法和支持向量机(SVM)算法进行分类实验。同时，我们考虑了使用单词表示以及使用词向量的方法。
三、进展情况
在本次研究中，我们完成了数据的收集和预处理，并初步实现了关键字抽取和文本分类的算法。我们使用了Python语言来实现我们的程序。目前，我们已经在小规模数据上进行了实验，并得到了一些满意的结果。同时，我们正在继续完善我们的算法和进行更加广泛的实验。
四、下一步工作
在接下来的研究中，我们将继续完善我们的算法，并开发一个完整的WEB文本信息抽取和分类系统。我们计划进行如下工作：
1.选择和优化关键词提取算法
2.对分类模型进行优化
3.开发WEB信息抽取和分类系统
总之，我们的研究旨在提供一种更智能的WEB信息处理方式。我们相信，在未来的研究中，我们可以更加深入地探究WEB信息抽取和分类的技术，为WEB信息处理技术的发展作出贡献。