DOM树与行文本统计结合的网页正文抽取技术

"该文提出了一种基于DOM树和行文本统计的网页文本抽取技术，旨在从HTML网页中高效地提取正文内容。首先，将网页源码文本转换为UTF编码，然后将HTML文档转化为XML格式并构建DOM树。在DOM树的基础上，利用XML语言特性及噪声节点规则进行噪声过滤。接着，通过中文标点符号统计方法提取正文内容，并进一步应用行文本统计方法去除噪声信息，从而得到纯净的网页正文。实验证明，这种方法在主流和非主流中英文新闻网站的2000篇网页上具有高抽取准确率，具有良好的通用性和简单实现性，适用于互联网新闻文本信息的自动化采集。" 网页文本抽取是信息提取的重要环节，它涉及从HTML或XML文档中识别和提取有用内容，通常用于搜索引擎、新闻聚合和数据分析等领域。在这篇文章中，作者利用DOM（Document Object Model）树作为解析HTML文档的基础结构。DOM是一种标准，允许程序和脚本动态更新、添加和改变HTML或XML文档的结构。在构建DOM树后，通过分析XML的结构和特定噪声特征，可以有效地识别并剔除广告、脚本、样式等非正文内容。 接下来，文章引入了中文标点符号统计方法来辅助正文内容的提取。在中文文本中，标点符号的分布和使用模式可以提供正文和非正文区域的线索。通过对网页中各行文字的标点符号出现频率进行统计，可以识别正文段落，因为正文通常包含更多的连续文本和较少的打断。 此外，行文本统计方法用于进一步去除噪声。这可能包括分析行长度、空格数量、特殊字符比例等因素，以确定哪些行更有可能包含正文信息。通过比较和分析这些统计指标，可以区分正文行和非正文行，从而提高抽取的准确性。 在实际测试中，该方法在不同结构的中英文新闻网站上表现出了高抽取准确率，证明了其跨平台和跨语言的适用性。由于方法实现简单，这也使得它成为自动采集互联网新闻文本信息的理想工具。这项工作为网页文本抽取提供了一种有效且实用的解决方案，有助于提升信息提取的效率和质量。