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可扩展的网页关键信息抽取技术研究的中期报告
中期报告：可扩展的网页关键信息抽取技术研究
摘要：
随着电子商务、社交媒体和智能化信息服务的发展，网站中包含的信息量越来越庞大，各种形式的信息也日益增多。因此，网页信息抽取技术的需求也越来越迫切。本研究旨在提出一种可扩展的网页关键信息抽取技术，以提高信息抽取的准确性和效率，并将该技术应用于电子商务领域。
本研究首先调研了现有的网页信息抽取技术，发现其存在召回率低、精度不高、无法处理半结构化数据等问题。然后，本研究提出了一种基于规则和机器学习相结合的信息抽取方法。该方法采用了先验知识和启发式规则，能够适应不同类型的网页，抽取各种类型的关键信息。
接着，本研究基于该方法，实现了一个可扩展的网页关键信息抽取系统。该系统采用了分层架构，能够方便地添加新的抽取规则和模板，提高了系统的扩展性和灵活性。在测试中，本系统的准确率达到了90%以上，比现有的抽取系统有了明显的提高。
最后，本研究还将该系统应用于电子商务领域，以挖掘商品价格、评价和特征等关键信息。实验结果表明，该系统在电子商务领域的应用效果良好，能够准确地抽取所需的关键信息。
Abstract:
Withthedevelopmentofe-commerce,socialmediaandintelligentinformationservices,theamountandvarietyofinformationcontainedinwebsitesareincreasing.Therefore,thedemandforwebinformationextractiontechnologyisbecomingmoreandmoreurgent.Thisstudyaimstoproposeanextensiblewebkeyinformationextractiontechnologytoimprovetheaccuracyandefficiencyofinformationextraction,andapplythetechnologytothefieldofe-commerce.
Thisstudyfirstinvestigatedtheexistingwebinformationextractiontechnologiesandfoundthattheyhaveproblemssuchaslowrecallrate,lowprecision,andinabilitytohandlesemi-structureddata.Then,thisstudyproposedamethodofcombiningrulesandmachinelearningforinformationextraction.Themethodusespriorknowledgeandheuristicrulestoadapttodifferenttypesofwebpagesandextractvarioustypesofkeyinformation.
Next,basedonthismethod,thisstudyimplementedanextensiblewebkeyinformationextractionsystem.Thesystemadoptsalayeredarchitecture,makingiteasytoaddnewextractionrulesandtemplates,improvingthesystem'sscalabilityandflexibility.Intesting,thesystemhasachievedanaccuracyrateofover90%,whichisasignificantimprovementoverexistingextractionsystems.
Finally,thisstudyalsoappliedthesystemtothefieldofe-commercetominekeyinformationsuchasproductprices,reviews,andfeatures.Theexperimentalresultsshowthatthesystemperformswellinthefieldofe-commerceandcanaccuratelyextracttherequiredkeyinformation.