任 娟

（鄆城縣醫(yī)療保障局，山東 菏澤）

傳統(tǒng)手工信息分類法與新時代網(wǎng)絡(luò)信息規(guī)?；l(fā)展產(chǎn)生了沖突，因而Web 信息抽取技術(shù)應(yīng)運而成。但目前信息抽取技術(shù)主要以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)由無結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化向結(jié)構(gòu)化方向轉(zhuǎn)變?yōu)橹?，無法實現(xiàn)網(wǎng)頁信息的有效提取。而Web 信息抽取技術(shù)可抽取網(wǎng)頁正文信息，并能利用網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抽取術(shù)語通用性表達所抽取信息，可有效擴大自然語言技術(shù)的應(yīng)用范圍。

1 計算機網(wǎng)絡(luò)中Web 信息智能抽取系統(tǒng)的設(shè)計原理

Web 是以超文本、HTTP 為基礎(chǔ)構(gòu)建的具有跨平臺功能及動態(tài)交互功能的分布式圖形信息系統(tǒng)，Web信息可以促進靜態(tài)類型網(wǎng)頁的動態(tài)轉(zhuǎn)化，并能推動網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)交互式、多元化發(fā)展[1]。Web 信息智能抽取系統(tǒng)是具有精準、高效、智能、可擴展性特征的通用智能信息抽取技術(shù)為支持，分析各類網(wǎng)頁的HTML 標簽含義、特性，并歸納文本信息分布特征，整理出啟發(fā)式規(guī)則，利用網(wǎng)頁解析器解析網(wǎng)頁文檔，并構(gòu)建網(wǎng)頁文檔元素層次結(jié)構(gòu)，再以啟發(fā)式規(guī)則為基礎(chǔ)，結(jié)合用戶實際需求，設(shè)計通用性模板，之后利用信息抽取模塊按照模板智能化抽取網(wǎng)頁信息，最后再采用增量處理、多頁處理、去重技術(shù)等多種技術(shù)進行信息處理。

2 Web 信息智能抽取系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

Web 信息智能抽取系統(tǒng)由訓(xùn)練模塊、信息提取模塊兩部分框架構(gòu)成（見圖1），訓(xùn)練模塊的作用是分析各站點內(nèi)網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)形式，模板生成器以啟發(fā)式規(guī)則庫中的規(guī)則為依據(jù)，綜合考慮頁面組織結(jié)構(gòu)完成模板生成。信息抽取模塊以生成的模板為基礎(chǔ)，利用多種處理技術(shù)處理站點中的網(wǎng)頁信息。本系統(tǒng)包含管道、過濾器兩類結(jié)構(gòu)，二者均可采用數(shù)據(jù)流方式分析與處理信息。各模塊均安裝一個過濾器組件，過濾器上設(shè)置管道，用于數(shù)據(jù)有效傳送。此種結(jié)構(gòu)設(shè)置方式便于過濾器修改，修改時不會對其他結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，通過增設(shè)規(guī)定接口過濾器并完成配置文件關(guān)聯(lián)設(shè)置，還可實現(xiàn)擴展系統(tǒng)功能。Web 信息智能抽取系統(tǒng)的管道由網(wǎng)絡(luò)采集器、解析器、多處理器、消除器、信息提取器五部分構(gòu)成，這些部分擔負不同的功能。若需拓展挖掘內(nèi)容，只需更新為新型信息提取器，便可提升系統(tǒng)的信息處理能力。

圖1 Web 信息智能抽取系統(tǒng)框架

3 Web 信息智能抽取系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

3.1 規(guī)則生成器設(shè)計與實現(xiàn)

3.1.1 規(guī)則生成器的設(shè)計原理

網(wǎng)頁中分割標記數(shù)及對等信息往往塊數(shù)量相同，每個正文信息塊均有對應(yīng)標簽用于分割信息塊及其他信息，如果網(wǎng)頁中同時存在多個帖子，將會有與帖子數(shù)量相同的標簽對這些帖子進行區(qū)分，且分割后所產(chǎn)生的標志具有一致性。規(guī)則生成器便是基于這一原理而設(shè)計的[2]。規(guī)則生成器運行時，需要先解析HTML文檔，而后再構(gòu)建網(wǎng)頁文檔元素層次結(jié)構(gòu)，在標簽的分布規(guī)律分析完成后，從中篩選出部分候選集標簽，用于文本內(nèi)容的提取，通過相應(yīng)運算后將目標信息塊標簽從候選集標簽中提取出來，得到的提取結(jié)果可作為模板配置基礎(chǔ)，并可支持信息抽取操作。規(guī)則生成器處理流程詳見圖2。

圖2 規(guī)則生成器處理流程

3.1.2 規(guī)則集生成與實現(xiàn)

運用HTML Paser 解析HTML 文檔后應(yīng)構(gòu)建元素層次結(jié)構(gòu)，之后再對分析結(jié)構(gòu)中的節(jié)點穩(wěn)步情況。分析時，先利用規(guī)則集生成算法定位節(jié)點，將最小信息富余子樹的跟節(jié)點提取出來，此過程可濾除與提取信息無關(guān)聯(lián)的廣告、導(dǎo)航等無用信息。然后基于標準漂移式規(guī)則、重復(fù)匹配規(guī)則、可確認路徑分隔符標記規(guī)則、局部路徑比較規(guī)則、兄弟標記規(guī)則，采用聯(lián)合規(guī)則識別標記算法再次定位對等目標實體間的各個分割標記，并根據(jù)得到的分割標記完成信息提取[3]。對等目標實體是指文檔內(nèi)部處于并列關(guān)系的信息塊，而具有包含關(guān)系的信息塊不在此列。此過程中，最小信息富余子樹查找時，應(yīng)先對網(wǎng)頁文檔元素層次結(jié)構(gòu)中各節(jié)點出度、文本信息大小、標簽數(shù)分別進行計算，之后再計算最小信息富余子樹的根結(jié)點權(quán)重，然后再利用此權(quán)重值計算網(wǎng)頁文檔元素層次結(jié)構(gòu)根結(jié)點的HTML初始節(jié)點的初始權(quán)重，若計算結(jié)果不高于0.1，便可將對應(yīng)結(jié)點所處子樹當作候選最小信息富余子樹。

3.2 模板生成器設(shè)計與實現(xiàn)

3.2.1 模板生成器設(shè)計原理

模板生成器的設(shè)計，需要利用模板生成算法，在規(guī)則集生成的基礎(chǔ)上，對網(wǎng)頁文檔結(jié)構(gòu)樹的元素層次結(jié)構(gòu)進行分割與標記，而后再向模板中配置得到的分割標記結(jié)果。模板生成時所采用的是半人工篩選算法，此算法先利用自動識別器做好分隔標記，再將之向模板評論分隔項中配置，在構(gòu)建評論對應(yīng)的層次結(jié)構(gòu)后，再次對其中的信息進行分隔與標記，并采用人工輔助方式向數(shù)據(jù)項中標注分隔符，如此能夠保障信息提取的準確性，且可自主設(shè)置過濾信息選項。此方法可以彌補全自動機器配置算法無法實現(xiàn)所提取的混合信息內(nèi)容有效分離的缺陷。

3.2.2 模板生成與配置

通常情況下，網(wǎng)站需要配置兩種模板，分別是線索列表頁面模板及正文頁面信息模板。前者可以按照正常流程，采用最小信息富余子樹查找的方式，通過濾除無用信息完成頁面上鏈接URL 信息的提取。而正文頁面信息配置相對復(fù)雜。首先要對正文頁面信息進行提取，再完成分割標記符所在位置記錄項的配置，將首次識別得到的對等實體間分割標記配置到適合位置。然后結(jié)合信息提取需求，采取查找最小信息富余子樹、利用規(guī)則集生成器生成分割標記，再根據(jù)程序生成的配置信息完成這些分割標記在模板中的配置。最后采用人工配置方式將亂碼信息、網(wǎng)站標識信息等過濾信息配置到模板之中。

3.3 信息抽取器設(shè)計與實現(xiàn)

3.3.1 信息抽取器設(shè)計原理

信息投取器以生成的模板為基礎(chǔ)完成信息提取，而后再對所提取的信息實施增量處理、多頁處理、去重處理以及結(jié)構(gòu)化存儲等各項操作。信息抽取器的工作同樣需要分別線索列頁面、正文頁面分別兩個處理部分。處理線索列表頁面時，需要在頁面中將話題線索的發(fā)表及修改時間、正文頁面鏈接、標題、回復(fù)數(shù)及人氣值等相關(guān)數(shù)據(jù)提取出來。而正文頁面處理時，主要是提取用戶信息、帖子內(nèi)容與帖子標題、帖子評論情況等相關(guān)信息[4]。

3.3.2 信息抽取器的實現(xiàn)

3.3.2.1 新線索列表頁面抽取

新線索列表頁面抽取時，要通過解析器將讀取且保存后的頁面轉(zhuǎn)化成為網(wǎng)頁文檔元素層次結(jié)構(gòu)，然后再利用模板生成器讀取相應(yīng)模板，從而生成線索列表頁面模板。之后再以此模板為依據(jù)重復(fù)性提取此頁面上的相關(guān)話題線索信息。文件未處理情況下，回到第一步重新執(zhí)行操作。新線索列表頁面抽取的流程見圖3 所示。

圖3 線索列表頁面信息提取流程

3.3.2.2 正文頁面信息抽取

先對未處理正文頁面進行讀取與存儲，然后利用解析器構(gòu)建元素層次結(jié)構(gòu)，再依據(jù)輸入的站點名，讀取相應(yīng)正文模板信息，隨后按照模板配置信息對此結(jié)構(gòu)上對應(yīng)的信息進行提取，最后再根據(jù)解析后的標題信息將話題線索從數(shù)據(jù)庫中排查提取出來，采用話題有效性判斷、增量處理、多頁處理、發(fā)帖者等級處理、貼子額外屬性權(quán)值處理、話題線索權(quán)重處理五個技術(shù)進行信息處理后，再向話題線索中添加[5]。在頁面處理未啟動的情況下，可自動跳轉(zhuǎn)到第一個步驟，若處理完成，則將得到的話題線索存儲于數(shù)據(jù)庫中。正文頁面抽取流程詳見圖4。

圖4 正文頁面信息提取流程

4 計算機網(wǎng)絡(luò)中Web 信息智能抽取系統(tǒng)測試

4.1 測試環(huán)境及基本功能測試

為驗證Web 信息智能抽取系統(tǒng)的實用性，對此系統(tǒng)的功能性進行了測試。測試以奔騰處理器作為CPU，處理頻率為42.66 GHZ，CPU 內(nèi)存為512 MB。測試所用硬盤容量為56 GB，選用的是WindowsXP SP2 系統(tǒng)。主要對Web 信息智能抽取系統(tǒng)的頁面樣式模板定義、頁面結(jié)構(gòu)分析、頁面內(nèi)容分析與提取、網(wǎng)面增量挖掘、網(wǎng)頁多頁挖掘五個功能展開了測試，測試結(jié)果表明此系統(tǒng)的功能均符合應(yīng)用要求。

4.2 與其它系統(tǒng)的功能性能對比

4.2.1 與全自動網(wǎng)頁目標實體信息提取系統(tǒng)功能的對比

選取新浪、網(wǎng)易、搜狐等8 個論壇，分別利用Omini 全自動網(wǎng)頁目標實體信息提取系統(tǒng)及Web 信息智能抽取系統(tǒng)進行功能對比測試，發(fā)現(xiàn)本系統(tǒng)信息抽取準確率、召回率、信息提取速度均更為優(yōu)異（見表1）。

表1 Web 信息智能抽取系統(tǒng)與Omini 系統(tǒng)功能對比

4.2.2 與集中典型信息提取系統(tǒng)在不同結(jié)構(gòu)類型信息提取性能方面的對比

從目前知名度較高的集中典型信息提取系統(tǒng)中選取五個系統(tǒng)與Web 信息智能抽取系統(tǒng)分別對單一結(jié)構(gòu)類、多結(jié)構(gòu)類網(wǎng)頁信息提取方面的性能進行了對比（見表2），得出的結(jié)論是本系統(tǒng)的各方面性能均更佳，證實了Web 信息智能提取系統(tǒng)的應(yīng)用優(yōu)勢。

表2 Web 信息智能抽取系統(tǒng)與集中典型信息提取系統(tǒng)在不同結(jié)構(gòu)類型信息提取方面的性能對比

5 結(jié)論

Web 互聯(lián)網(wǎng)上存在多種類型的網(wǎng)頁，這些網(wǎng)頁的布局特點、標簽應(yīng)用規(guī)則均不一致。而Web 信息智能抽取系統(tǒng)可結(jié)合這些因素，利用先進的Web 信息提取算法，通過規(guī)則生成器、模板生成器完成待提取信息模板的獲取，并可自動化完成模板配置過程，可在無需模板配置算法訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，按照時間的不同抽取網(wǎng)站信息。通過線索列表頁面及正文頁面信息的分別抽取，解決了信息重復(fù)性抽取問題，此系統(tǒng)還具有多頁抽取、結(jié)構(gòu)化存儲、網(wǎng)頁去重、易于擴展等多重優(yōu)勢，在計算機網(wǎng)絡(luò)Web 信息抽取方面具有較高應(yīng)用價值。