领域本体驱动的Web表格信息抽取提升准确性

本篇文章探讨了"基于本体的Web表格信息抽取技术的研究"这一主题，发表于2010年的《青岛大学学报（自然科学版）》第二十三卷第二期。作者袁鸿雁来自沈阳职业技术学院计算机系，研究的核心是将本体理论与Web信息抽取技术紧密结合，特别关注特定领域的信息处理。 在当前互联网环境中，大约52%的网页包含表格，这使得从Web表格中有效地提取信息成为一个挑战。传统的HTML标记仅关注数据展示，而非数据的语义描述，导致理解表格结构的复杂性增加。BUY研究小组将表格信息抽取过程细分为表格理解、数据整合和信息抽取三个步骤，强调了理解表格结构在这一过程中的关键作用。 H. Chen等人提出了表格定位、结构识别和"属性-值"对提取的框架，虽然算法相对简单，但缺乏实验验证。Tengli等人的工作则引入了自动抽取系统，通过样本表格学习属性词汇信息，并运用模糊匹配技术来定位属性单元格。然而，这种方式对领域知识的依赖度较高。 王放等人提出了基于本体的Web表格信息抽取方法，借助本体的学习和积累，为表格结构识别提供了更精准的指导。文章创新地采用了领域本体，这种方法能够在元素级别和实例级别上进行模式匹配，减少了对网页结构的依赖。这种方法的优势在于其高度定制化，只要预先构建的领域本体足够强大，就能够对相应领域的表格文本进行高效的信息抽取。 值得注意的是，作者强调了限定领域的重要性，这意味着通过专注于特定领域，可以显著提高信息抽取的准确性和效率。这种方法不仅能够解决Web表格理解的难题，而且对于大规模、多样化的Web信息抽取任务具有广泛的应用前景。这篇文章深入研究了如何通过本体理论优化Web表格信息抽取的技术，为该领域的研究和发展提供了新的视角和方法。