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含有语义特征的网页新闻自动抽取
网络信息抽取 语义特征 局部特征
2010/4/2
通过分析新闻网页的语义特征以及网页之间存在的通用性质,提出一种含有语义特征的网页新闻自动抽取方法,包括利用语义分类器识别新闻网页中的种子信息以及页面中的局部信息来完成抽取。在分类器中加入语义特征可以使F1值达到94.2%。在语义分类器与局部特征结合的情况下,F1值可以达到96.9%。实验结果证明,该方法能有效提高网页信息抽取算法的精度,降低机器学习所需要的标注成本。
一种互联网新闻网页的采集分析方法
链接权重 网页权重分析 新闻网页
2009/6/30
设计了一种采集分析互联网新闻网页的方法。该方法根据给定的新闻网站的入口地址在网络上找出所有的相关链接;区分这些链接所指向的页面特征,过滤掉相关性不大的内容,提取所有新闻网页的链接;进而进行多层次链接分析,根据新闻的图片、标题字体属性及日期,采用NewsPageRank算法计算每个新闻链接的权重。测试结果表明该方法对Internet上的新闻站点普遍具有较好的分析效果,性能可以满足实用要求。