资料介绍
精准地抽取新闻网页的内容,是提高Web新闻分析等应用系统工作质量的关键技术之一.由于缺少Web新闻出版的标准,存在大量不同的出版格式,并且Web本身是一种具有高度异构性的大数据载体,导致Web新闻内容抽取成为一个开放性问题,经大量实例分析发现,新闻网页内容与其上的标签路径存在潜在的关联性,因此,设计了标签路径特征系,以从不同视角区分网页内容和噪音.在特征相似性分析的基础上,提出了一种基于组合特征选择的特征融合策略,并设计了基于融合特征的Web新闻内容抽取方法CEPF.CEPF是一种快速的通用、无需训练的在线Web新闻内容抽取算法,可抽取多种来源、多种风格、多种语言的Web新闻网页.在CleanEval等测试数据集上的实验结果表明,CEPF方法优于CETR等抽取方法.
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