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基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块的设计与实现的中期报告
一、研究背景
随着互联网的快速发展，HTML网页的数量不断增加。越来越多的网页包含大量噪声信息，这给用户阅读带来了困难。因此，网页正文信息抽取技术逐渐受到重视。网页正文信息抽取就是从网页HTML文档中提取出与正文相关的信息。目前，已有许多研究者从不同角度对网页正文信息抽取进行了研究。
二、研究内容
本课题主要研究基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块的设计与实现。研究内容如下：
1.文本块划分：将网页正文分成若干个连续的文本块。
2.文本块评分：对每个文本块进行打分，判断其是否为正文。
3.正文提取：将所有被评分为正文的文本块连接起来提取出正文内容。
三、研究方法
本课题是基于DOM的网页正文信息抽取技术。具体步骤如下：
1.解析HTML文档：使用HTML解析库解析HTML文档，构建DOM树。
2.删除噪声标签：删除HTML中的噪声标签，比如head、script、style、nav等。
3.文本块划分：使用一定的策略将页面内容分为若干文本块，每个文本块包含一定数量的DOM节点。
4.文本块评分：对每个文本块进行评分，得出其可能是正文的概率，并进行排序。
5.正文提取：根据评分结果提取页面正文。
四、预期结果
本课题预期实现一个基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块，该模块能够准确、高效地抽取页面正文。在数据集上测试后，该模块的抽取效果能达到较高的准确度和召回率。