统计方法提升中文网页正文抽取效率

本篇论文《基于统计的网页正文信息抽取方法》主要探讨了如何将自然语言处理技术有效地应用于中文新闻类网页中，以实现自动化的正文内容提取。作者孙承杰和关毅来自哈尔滨工业大学计算机学院，他们针对传统网页内容抽取方法存在的问题，提出了创新性的统计信息驱动方案。 传统的网页内容抽取通常依赖于针对不同数据源定制的包装器，这在效率和通用性上存在局限。该论文提出的统计方法首先将网页解析为HTML标记构成的树结构，这样便于对网页内容进行层次分析。每个节点在树中对应网页的一部分，作者们通过计算每个节点包含的中文字符数来识别可能包含正文信息的节点。这种方法的优势在于它无需针对特定网站设计定制规则，具有较高的适应性和准确性。 据文中所述，这种统计方法能够实现高达95%以上的抽取准确率，这意味着它在实际应用中表现出色。具体的应用实例是，该方法被用于一个面向旅游领域的问答系统，为系统提供了丰富的文本数据支持，极大地满足了问答系统对于大量文本内容的需求。 论文的关键词包括“计算机应用”、“中文信息处理”、“网页数据抽取”以及“包装器”，这些都是研究的核心领域和技术手段。此外，文章还被归类在计算机科学与技术的TP391类别下，文献标识码设为A，表明其学术价值和研究成果。 这篇论文不仅介绍了新颖的网页正文信息抽取算法，而且展示了其实用性和在特定场景下的应用效果，对于改进网页内容处理技术，特别是在中文语境下的信息抽取具有很高的参考价值。