视觉特征驱动的网页正文高效提取方法

随着互联网的飞速发展，信息爆炸的时代使得用户面临海量网页内容的挑战。为了高效获取所需信息，基于视觉特征的网页正文提取方法的研究显得尤为重要。本文由安增文和徐杰锋两位作者，来自中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院，他们针对这一问题提出了一种创新性的解决方案。 该研究的核心步骤包括以下几个方面： 1. **网页分块**：首先，作者利用网页的视觉特征，如颜色、布局、字体大小等，结合DOM树（Document Object Model）的结构特性，将整个网页划分为若干个块。视觉特征有助于识别文本区域与其他非文本元素之间的区别，例如广告、图片、侧边栏等。 2. **噪音块剔除**：通过逐层分块的方式，作者采用一种递归策略，逐层分析每个块的视觉特征，判断其是否与正文相关。如果某个块与正文关联性弱或不相关，如链接、广告等，就将其从待处理的块列表中删除，直至无法再找到可以删除的块为止。 3. **语义块提取**：保留下来的块被认为是与正文内容更紧密相关的。作者运用VIPS算法（Visual Information Processing System）进一步处理这些块，以获得具有完整语义的块。VIPS算法可能是一种专门针对视觉信息处理的技术，它能够更精确地定位和识别正文区域。 4. **正文内容提取**：最后，通过对语义块的进一步处理，如去除HTML标签，提取纯文本内容，从而得到最终的正文信息。这种方法确保了提取出的内容与用户查询意图更加匹配，提高了信息检索的效率和质量。 试验结果表明，这种基于视觉特征的网页正文提取方法是切实可行的。它不仅能够有效减少无关噪音，提高信息提取的准确性，而且适应于互联网信息的快速变化，对于大规模网页信息处理具有重要意义。关键词“页面分块”、“信息提取”和“视觉特征”揭示了研究的核心关注点，对于那些寻求提高信息检索技术的人来说，这是一种有价值的研究成果。