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信息集成系统中面向领域的Web信息抽取研究的中期报告
本研究旨在设计一种面向领域的Web信息抽取系统，通过结合自然语言处理技术和机器学习算法，从结构化和非结构化的Web页面中自动提取领域特定的信息。
在前期研究中，我们首先搜集了领域特定的Web页面，将其分为训练集和测试集。然后，针对该领域的特征，我们提取了页面的文本、HTML标签、URL、链接等特征，并构建了基于这些特征的表示方法和特征向量。接着，我们细化领域特定的信息抽取任务，并根据不同的任务选择了合适的自然语言处理技术和机器学习算法进行实现和优化。我们还设计了一些评价指标，对系统的抽取效果进行了评估和比较。
目前，我们已经完成了系统的原型设计和实现，并在测试集上进行了实验和结果分析。实验结果表明，我们所设计的系统在不同任务上的抽取效果较好，能够达到较高的精度和召回率，并且具有较强的鲁棒性和可扩展性。
在接下来的研究中，我们将进一步优化系统的各项模块和算法，并在更大规模的数据集上对系统进行测试和验证。同时，我们也将尝试将深度学习等新兴技术引入系统中，以进一步提高抽取的效果和速度。