黨蕾

摘 要：信息時代，特別是大數(shù)據(jù)時代的到來，引發(fā)了文獻和信息量劇增，地方社科院在新環(huán)境新形勢下大力推進哲學(xué)社會科學(xué)繁榮與發(fā)展面臨著更多機遇和挑戰(zhàn)。針對地方社科院的發(fā)展，各研究所的科研人員需要的學(xué)科研究領(lǐng)域的資料信息卻無從查找，只有在社科類方向和一些專業(yè)研究機構(gòu)網(wǎng)站中搜索與自身研究相關(guān)的信息內(nèi)容，但這一工作量無疑是巨大的，由此可見，信息抽取技術(shù)的合理應(yīng)用能夠有效的解決研究人員資料儲備不足的問題，只有豐富充沛的信息量，才能使得專業(yè)課題研究、學(xué)科領(lǐng)域研究在良好的前提下取得事半功倍的效果。

關(guān)鍵詞：信息抽取 地方社科院 主題文檔

中圖分類號：G202 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）05（a）-0011-01

1 研究現(xiàn)狀

在各地方社科院網(wǎng)站建設(shè)運行中，一方面一般的站內(nèi)搜索引擎具備通用搜索引擎的構(gòu)架和功能，通過設(shè)定的關(guān)鍵字來進行匹配查詢，查詢條件比較單一，比如：作者、標題。而另一方面在網(wǎng)站信息中對于新聞的抓取和各學(xué)科領(lǐng)域研究的信息拓展則反映較少，能將信息抽取技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)有網(wǎng)站建設(shè)結(jié)構(gòu)中的較少，網(wǎng)站功能上來看，只是簡單的作為新聞的傳播渠道，與網(wǎng)絡(luò)中聚結(jié)的大量WEB信息量無法做到有效交互，對研究人員進行學(xué)科研究提供的幫助不大。

2 存在的問題

（1）信息檢索的缺陷：目前信息檢索的正確率不是很高，需要人工自己進行判斷。它的根本原因是文檔內(nèi)容和查詢的表示都是一種不精確性表示。另一方面自然語言的同義性和多義性也造成了檢索的正確率不高，因為詞和意義的關(guān)系是多對多的關(guān)系。計算機如果沒有語義知識和背景知識，就很難作出正確判斷。

（2）信息抽取技術(shù)的局限性：web信息抽取方法主要有基于HTML、基于本體、基于數(shù)學(xué)模型等多種技術(shù)方法，但是在信息抽取中不能準確對區(qū)域中的主題信息進行區(qū)分，并且噪聲大，啟發(fā)式算法需要較長的頁面處理時間，在這些方法中，準確度高的信息抽取方法大多需要人工參與，并且需要建立復(fù)雜的知識庫，過程比較復(fù)雜。自動化程度較高的信息抽取方法一般頁面處理時間較長，并且準確度比較低。

3 研究意義

社科院在社會理論研究的前沿，其網(wǎng)站功能的發(fā)展也需要隨之改革創(chuàng)新。因此，在現(xiàn)行以新聞信息發(fā)布為主要功能的前提下，不斷提供更多新型的交互式功能，比如擴展信息檢索的條件，以主要理論研究網(wǎng)站和社科類相關(guān)網(wǎng)站為備選，返回更多的相關(guān)文檔新聞以供選擇；其次根據(jù)時間節(jié)點抓取隨時更新的信息，基于主題的信息抽取技術(shù)能夠較準確的返回用戶所需要的新聞信息。

該文研究目的不僅使地方社科院網(wǎng)站建設(shè)更加完善，提供暢通的搜索反饋渠道滿足對信息的多樣化需求，促進地方社科院各項學(xué)科領(lǐng)域建設(shè)的蓬勃發(fā)展。

4 研究的基本思路和方法

該文從一般信息抽取技術(shù)的應(yīng)用方法入手，將web文檔進行抽取。典型的信息抽取系統(tǒng)包括一個預(yù)處理過程，目的在于過濾掉與抽取目標不相干掉文本；然后通過詞法分析和標引，識別所有相關(guān)的詞匯；句法和語義分析只應(yīng)用于所有包含了關(guān)鍵詞典句子的集合，對每個句子的分析結(jié)果近似于該句子的語義框架表示；最后對這些框架進行合并和綜合，便可得到所需的信息的各種數(shù)據(jù)項。

該文采用基礎(chǔ)改進的方法，主要根據(jù)現(xiàn)有的信息抽取技術(shù)結(jié)合站內(nèi)檢索的特點，將信息抽取技術(shù)加到信息檢索中，增加約束條件的檢測和命名實體的抽取，滿足用戶輸出的要求，對站內(nèi)搜索功能進行拓展和完善；在新聞發(fā)布的同時對WEB信息中本院新聞和學(xué)科研究領(lǐng)域進行信息抽取，呈現(xiàn)在地方社科院網(wǎng)站中予以展示，促進地方社科院網(wǎng)站發(fā)展的新模式。

5 主要觀點及理論創(chuàng)新程度

（1）改進的站內(nèi)檢索功能：站內(nèi)搜索引擎具備通用搜索引擎的構(gòu)架和功能，可以對用戶的輸入進行分詞，可以進行多關(guān)鍵字搜索、關(guān)鍵詞組合搜索、句子搜索，大大提高了用戶操作的友好度；而這就需要基于學(xué)習(xí)統(tǒng)計模型的主要基準詞確定好，隨后查詢與之相關(guān)度較高的詞匯，計算PMI值（詞匯相關(guān)度）來進行判別。句子搜索則要根據(jù)句子結(jié)構(gòu)分析判別出句中短語結(jié)構(gòu)和搭配模式，確定該句中主題詞，根據(jù)主題詞進行匹配計算，并抽取出相似度最高的文章或報道。

我們可以在此基礎(chǔ)上將輸入關(guān)鍵字的某些相關(guān)的信息加入搜索條件，聯(lián)合進行查找。比如：按照一個主題把所有相關(guān)文檔提供給訪問者，可以讓訪問者更全面的了解他所想要的東西，這增加了網(wǎng)站信息間的組織性和邏輯性，方便了訪問者的使用，提升用戶體驗度。通過上述方法能夠根據(jù)用戶的需求進行數(shù)據(jù)挖掘，從而提高地方社科院網(wǎng)站系統(tǒng)的價值。

（2）信息抽取模塊功能：信息抽取技術(shù)能夠根據(jù)關(guān)鍵字匹配方法自動獲取網(wǎng)絡(luò)資源信息，它能夠抓取網(wǎng)站上的信息標題和詳細內(nèi)容，而且可以對信息進行自動判別和分類。從社科院網(wǎng)站建設(shè)規(guī)劃來看，信息抽取不是盲目的新聞抓取，而按照關(guān)聯(lián)程度和時間順序?qū)鴥?nèi)外社科類新聞進行采集并審核后發(fā)布。

針對社科院網(wǎng)站建設(shè)，我們通過應(yīng)用屬性對比技術(shù)，在一定程度上避免了對社科類網(wǎng)頁的重復(fù)分析和采集， 提高了信息的更新速度和全部搜索率。同時，對不同時期需要提取的網(wǎng)頁給予修正。搭建WEB管理平臺便于信息處理人員處理和校驗數(shù)據(jù)，對于一些網(wǎng)站，無法用軟件采集的就用人工處理。需要對所有信息源進行實時監(jiān)控，如有新的數(shù)據(jù)則進行更新。

（3）信息抽取技術(shù)應(yīng)用的效應(yīng)：信息抽取技術(shù)的應(yīng)用使得地方社科院網(wǎng)站建設(shè)更加多元化，不僅體現(xiàn)在各學(xué)科領(lǐng)域研究方面，將專業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)主題文檔等做自動分類的搜索返回，這一應(yīng)用產(chǎn)生的效應(yīng)可以提升地方社科院網(wǎng)站在推進社科研究方面應(yīng)有的功能和和作用；同時信息抽取技術(shù)的應(yīng)用還反映在能夠挖掘更多不同角度和層次的新聞信息，能夠更加詳盡的展示出地方社科院廣泛的影響力，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下發(fā)揮社科發(fā)展的更大優(yōu)勢。

除此之外，添加信息抽取技術(shù)的信息檢索方法可以拓展多種檢索條件，使得檢索結(jié)果更為準確，滿足研究人員的多種需求，同時也可建立會議檢索等媒體搜索通道，又便于院內(nèi)人員進行查詢相關(guān)會議資訊，及時掌握專業(yè)領(lǐng)域動態(tài)，對于地方社科院各個研究所的領(lǐng)域研究發(fā)展也具有積極的意義。

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