网页正文抽取与相似性分析研究与实现的任务书.docx

网页正文抽取与相似性分析研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网的不断发展，信息量呈爆发式增长。每天都会有数以百万计的新闻、文章、博客等文本内容被发布到网络上。这样庞大的信息源对于用户来说，选择感兴趣的内容和精准获取所需信息就变得越来越困难。当前，通过信息检索来满足用户需求已经不能满足用户对信息获取的需求，因为信息检索只能提供符合某个关键字的文档，而不能有效地区分相关、重复的文档。因此，对文本进行自然语言处理，将大量网页的文本进行结构化处理、数据清洗和信息提取，并进行相似性分析，可以大大提高用户检索结果的准确性和效率。
本次任务旨在研究和实现网页正文抽取和相似性分析技术。网页正文抽取是指从网页中抽取出正文内容，过滤掉网页中的广告、导航、页面元素等非正文内容。相似性分析是指对于一组文本进行相似性度量，找到最相似的文本集合，排除冗余信息，从而对信息进行分析和处理。本次任务将涉及自然语言处理、机器学习等多个领域，同时还需要能够编写爬虫程序，进行数据采集和处理。
二、任务目标
1.设计并实现网页正文抽取算法，并应用于实际网页处理中。
2.研究相似性度量算法，设计并实现相似度化系统，对采集的网页内容进行相似性度量和分析。
3.进行系统测试和性能优化，评估算法的准确性、效率和鲁棒性。
三、任务内容及要求
1.网页正文抽取算法的设计和实现。
针对不同类型、结构的网页，实现针对性的正文抽取算法。
要求：
（1）能够抽取出较为准确的正文内容，过滤掉非正文内容。
（2）能够实现多线程抽取，提高抽取效率。
（3）能够处理特殊字符、编码等问题。
2.相似性度量算法的研究和实现。
对于采集的文本内容，设计并实现相似度计算系统，以度量文本之间的相似性。
要求：
（1）能够处理文本相似性计算中的常见问题，如停用词处理、词干提取、词向量表示等。
（2）能够实现不同的相似性算法并综合结果。
（3）能够有效地消除冗余信息，提高相似度系统的可用性。
3.系统测试与性能优化
测试阶段要充分测试系统功能是否健壮，处理大规模数据的时候是否出现异常。测试数据集涵盖多种类型、结构的网页文本，对于误差较大的数据进行错误分析和优化。
要求：
（1）进行性能测试，测试系统的可扩展性和效率。
（2）进行测试数据集的筛选，保证样本全面覆盖，数据量充分。
（3）针对性能问题，进行相应的优化和改进，提高系统的效率。
四、资料来源
1.Kaggle网站的“TextSimilarityMatching”竞赛
2.相关学术论文
3.网络资料
五、参考工具
1.Python
2.Scrapy
3.BeautifulSoup
4.Jieba
5.sklearn
6.numpy
七、时间安排
本次任务预计用时两个月，具体时间安排如下：
第一周：调研需求、确定技术方案、制定计划
第二周-第三周：学习Python和自然语言处理算法
第四周-第五周：实现网页爬虫和数据采集
第六周-第七周：设计并实现网页正文抽取算法
第八周-第九周：设计并实现文本相似度算法
第十周-第十一周：系统测试和性能优化
第十二周：整理成果，编写报告
八、成果要求
1.详细的系统算法设计和实现文档
2.可部署的系统代码
3.综合报告，包括任务分析、技术方案、算法设计和实现、测试结果、性能评估和展望
九、参考文献
1.马克思·休斯（MarkHumphrys），“Python爬虫攻略，第2版”，机械工业出版社，2019年
2.李航，“统计学习方法”，机械工业出版社，2019年
3.PawełKędzia,JacekDąbrowski,andMichałWoźniak，“AComparisonofDocumentSimilarityMeasuresforClusteringShortTexts”，JournalofIntelligentInformationSystems，2016
4.余杰，“面向文本数据的特征处理方法研究”，电子科技大学，2007