语义与规则结合的Web信息精细抽取技术

"基于语义和规则的Web网页细粒度信息抽取方法是北京邮电大学模式识别实验室王晓飞提出的一种高效的信息抽取技术。这种方法综合运用了语义理解和规则匹配，旨在从海量Web数据中精准地提取出细粒度信息。在实际应用中，它能有效地应对各种类型的网页，具有较高的适用性和准确性。 文章首先介绍了信息抽取的基本需求，特别是在互联网爆炸式增长的背景下，精确而细粒度的信息抽取对于各种应用来说至关重要。当前的主流方法如基于包装器的抽取、基于Web结构标签的抽取和基于自然语言理解的抽取，尽管各有优势，但也存在诸如抽取粒度过粗、适用性差、对网页结构依赖性强或对语义理解不足等问题。 文中提出的细粒度抽取方法首先借助网页的HTML结构和标签进行粗粒度信息提取，接着通过分析网页的标签、结构和文本语义，将这些粗粒度信息进一步细化，形成具有语义关联的标识文本。接下来，通过语义解释器对这些标识文本进行解析，识别出其中的属性项。最后，结合预定义的规则，确定属性与属性值的对应关系，实现准确的细粒度信息匹配。 实验证实，这种方法能够在不依赖具体网页类型和结构的情况下，有效地利用网页的潜在语义信息。其在正文细粒度信息抽取上的精确度高达90%，显示了良好的性能和实用性。同时，该方法还强调了对抽取数据的语义解释能力，以提高数据的精确度和自动化识别程度，克服了传统方法在这一方面的不足。 关键词包括语义解释器、属性项、相似度计算、细粒度信息抽取以及抽取规则。文章引用的中图分类号TM391和文献标志码A表明这是一篇关于信息技术和网络应用的学术论文，旨在推动信息抽取技术的发展，提高信息处理的效率和质量。"