摘要：目前互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)頁(yè)來(lái)源眾多、結(jié)構(gòu)各異，針對(duì)網(wǎng)頁(yè)正文信息抽取精度及通用性問(wèn)題，提出一種基于文本行特征的網(wǎng)頁(yè)正文信息抽取方法。首先根據(jù)正文特征將明顯不是正文內(nèi)容的噪聲去除，通過(guò)預(yù)處理將頁(yè)面轉(zhuǎn)換成文本和行號(hào)的集合，根據(jù)網(wǎng)頁(yè)正文文本行信息字?jǐn)?shù)較長(zhǎng)這一特點(diǎn)，設(shè)定閾值并刪除不符合閾值要求的文本行。正文信息行距一般相隔較近且含有中文標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，根據(jù)這一特征進(jìn)一步刪除不符合要求的文本行，最后整合出網(wǎng)頁(yè)正文信息。將該方法與網(wǎng)頁(yè)正文提取工具印象筆記（Evernote）、有道剪報(bào)工具（YNote）進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在平均準(zhǔn)確率上高于YNote、Evernote，具有一定的通用性。
關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁(yè)信息抽?。徽奶卣?；網(wǎng)頁(yè)去噪；正文抽取DOIDOI：10.11907/rjdk.172123
中圖分類(lèi)號(hào)：TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：16727800（2017）0100015040引言
為了讓用戶(hù)快速獲取信息，Jim Cowie和Yorick Wilks[1]于1996年提出信息抽取這一概念。很多學(xué)者根據(jù)不同的抽取需求提出不同的信息抽取方法，而在網(wǎng)頁(yè)正文信息抽取方面熱度較高，但抽取方法普遍存在通用性不強(qiáng)的問(wèn)題，究其原因有：網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)千變?nèi)f化、網(wǎng)頁(yè)信息呈現(xiàn)方式各不相同、網(wǎng)頁(yè)噪聲等。文獻(xiàn)[2]指出噪聲數(shù)據(jù)占據(jù)了網(wǎng)頁(yè)的40%以上，并預(yù)測(cè)這個(gè)比例還會(huì)以每年6%以上的速度增長(zhǎng)，這給Web信息檢索帶來(lái)嚴(yán)重干擾。網(wǎng)頁(yè)噪聲的存在直接導(dǎo)致檢索結(jié)果的準(zhǔn)確率降低[3]。因此，基于文本行特征過(guò)濾噪音信息，得到需要抽取的頁(yè)面正文信息，對(duì)于信息檢索具有重要意義。
Rahman、Hartono等[4]在2001年提出正文抽取一詞， 在Web信息正文抽取研究中，前人根據(jù)不同的抽取需求做了大量工作。
基于包裝器的方法主要利用網(wǎng)頁(yè)模塊化和結(jié)構(gòu)化特征提取網(wǎng)頁(yè)正文，該方法根據(jù)頁(yè)面布局特點(diǎn)、規(guī)律等設(shè)計(jì)統(tǒng)一模板，對(duì)得到的模板進(jìn)行分析以獲取頁(yè)面中的正文。文獻(xiàn)[5]在TSIMMIS中首次提出包裝器方法，該方法需要人工編寫(xiě)抽取規(guī)則，對(duì)于結(jié)構(gòu)相似的模板頁(yè)面能精確定位到正文信息，但缺點(diǎn)是通用性不強(qiáng)，只適用于特定頁(yè)面。此外，人工書(shū)寫(xiě)規(guī)則容易出錯(cuò)，不便于維護(hù)。
基于網(wǎng)頁(yè)標(biāo)簽的方法依賴(lài)HTML語(yǔ)言中的特定標(biāo)簽，如、
等，這類(lèi)方法一般適用于正文處于特定標(biāo)簽的情況，對(duì)特征標(biāo)簽依賴(lài)很大，對(duì)頁(yè)面的內(nèi)容布局要求很高，無(wú)法處理其它布局類(lèi)型的頁(yè)面。文獻(xiàn)[6]提出的基于統(tǒng)計(jì)的方法只適用于所有的正文信息放在一個(gè)table的情況，對(duì)于不是這種結(jié)構(gòu)布局的頁(yè)面則無(wú)法使用，通用性較低。文獻(xiàn)[7]根據(jù)標(biāo)簽對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行劃分，計(jì)算標(biāo)簽的長(zhǎng)寬比以及判定段落文字相關(guān)度來(lái)確定正文內(nèi)容。這類(lèi)方法對(duì)table標(biāo)簽依賴(lài)較大，適用性不強(qiáng)。
基于文檔樹(shù)的方法[8]基本思路是：將HTML網(wǎng)頁(yè)解析成DOM樹(shù)的結(jié)構(gòu)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)的鏈接長(zhǎng)度、文本長(zhǎng)度、鏈接與文本數(shù)量比例等信息確定正文節(jié)點(diǎn)，根據(jù)路徑相似度抽取正文，最終整合成網(wǎng)頁(yè)正文。這種方法預(yù)處理工作較復(fù)雜，效率較低。
基于視覺(jué)特征的頁(yè)面分塊算法VIPS（Vision based Page Segmentation）[9]，根據(jù)頁(yè)面中的文字大小、背景顏色、邏輯塊和邏輯塊之間的間距等視覺(jué)特征來(lái)分割語(yǔ)義塊，達(dá)到頁(yè)面分塊效果，對(duì)頁(yè)面塊之間水平和垂直方向的分隔條賦予權(quán)值，并通過(guò)配置網(wǎng)頁(yè)信息抽取規(guī)則從中抽取信息。VIPS算法主要是將頁(yè)面進(jìn)行分塊，網(wǎng)頁(yè)信息提取需要信息抽取規(guī)則，使這種方法通用性受限，增加了算法復(fù)雜度。
上述方法或依賴(lài)人工書(shū)寫(xiě)規(guī)則，或依賴(lài)標(biāo)簽，或預(yù)處理較復(fù)雜，導(dǎo)致通用性和準(zhǔn)確率降低。一個(gè)好的正文提取方法應(yīng)該具有較好的通用性和較高的準(zhǔn)確率[10]，本文在前人研究的基礎(chǔ)上提出一種基于文本行特征的網(wǎng)頁(yè)正文信息抽取方法——contentExtractor，該方法對(duì)不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)頁(yè)有較好的適應(yīng)性。
1網(wǎng)頁(yè)正文信息抽取方法
基于文本行特征的網(wǎng)頁(yè)正文信息抽取方法，是一種利用正文文本行特點(diǎn)、網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面結(jié)構(gòu)特征，將不符合要求的文本內(nèi)容及噪聲去除，保留符合正文特征要求的行文本方法。
1.1文本行特征
通過(guò)對(duì)大多數(shù)網(wǎng)頁(yè)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：雖然網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容各異，結(jié)構(gòu)不同，但其文字信息均由3類(lèi)組成：正文文本、標(biāo)簽文本以及錨點(diǎn)文本。正文文本通常含有較多的文字信息，文字?jǐn)?shù)量較大，同時(shí)含有較多的逗號(hào)、句號(hào)等標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，用于表達(dá)網(wǎng)頁(yè)的主題信息；標(biāo)簽文本同樣含有較少的字?jǐn)?shù)，不含標(biāo)點(diǎn)，主要用于說(shuō)明；錨點(diǎn)文本含有的字?jǐn)?shù)較少，并且排列整齊，通常不含有標(biāo)點(diǎn)，主要用于導(dǎo)航欄和廣告鏈接[11]。對(duì)于要抽取的正文來(lái)說(shuō)，標(biāo)簽文本、錨點(diǎn)文本即為噪聲內(nèi)容，具有干擾影響，在抽取正文內(nèi)容時(shí)應(yīng)當(dāng)去除。根據(jù)網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面正文文本字?jǐn)?shù)較多，文本長(zhǎng)度較大，含有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)且正文內(nèi)容較集中這些特征，對(duì)網(wǎng)頁(yè)正文信息進(jìn)行抽取。
基于文本行特征的網(wǎng)頁(yè)正文信息抽取方法contentExtractor，主要分為預(yù)處理模塊、抽取模塊，流程如圖1所示。
1.2預(yù)處理模塊
通過(guò)人工分析網(wǎng)頁(yè)源文件發(fā)現(xiàn)，有大量的非正文內(nèi)容噪聲存在于頁(yè)面之中，預(yù)處理模塊主要是將網(wǎng)頁(yè)源碼中的噪聲過(guò)濾掉，減少其對(duì)正文內(nèi)容提取的干擾。需要過(guò)濾的網(wǎng)頁(yè)噪聲包括：①內(nèi)部樣式文本，即樣式塊；②HTML標(biāo)簽之前的文本，網(wǎng)頁(yè)正文通常出現(xiàn)在標(biāo)簽之后；③JavaScript腳本；④HTML注釋。
具體步驟如下：①獲取頁(yè)面標(biāo)題，一般的網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題處于區(qū)域中標(biāo)簽之間，在獲取網(wǎng)頁(yè)源碼后，提取標(biāo)簽之間的內(nèi)容作為頁(yè)面標(biāo)題并保存。若無(wú)法提取到標(biāo)題，則從區(qū)域中的標(biāo)簽提取；②使用正則表達(dá)式過(guò)濾上述網(wǎng)頁(yè)噪聲；③過(guò)濾所有的html標(biāo)簽，只保留文本信息；④刪除HTMl符號(hào)實(shí)體，如空格、制表符等；⑤統(tǒng)計(jì)每行的字符長(zhǎng)度并標(biāo)以行號(hào)。

經(jīng)過(guò)以上步驟預(yù)處理后，原始頁(yè)面源碼即轉(zhuǎn)換成了行號(hào)和頁(yè)面內(nèi)容組成的文本。
1.3抽取模塊
通過(guò)分析各類(lèi)網(wǎng)站，可以發(fā)現(xiàn)正常情況下網(wǎng)頁(yè)正文部分所包含的字符數(shù)目最多，內(nèi)容較為集中，行距較近[12]?；谶@種網(wǎng)頁(yè)特征，正文信息抽取過(guò)程如下：
（1）設(shè)置行文本長(zhǎng)度閾值L，遍歷預(yù)處理模塊中生成的文本，以當(dāng)前行文本長(zhǎng)度大于或等于閾值L的行作為正文文本的起始行l(wèi)inefirst1，以當(dāng)前字?jǐn)?shù)為0的行作為結(jié)尾行l(wèi)inelast1，這一部分正文組記為P1；繼續(xù)遍歷剩余文本，以同樣的規(guī)則確定正文組，直到得到初始文本中的所有正文組，依次記為P1、P2…Pn。
（2）設(shè)置行距閾值D，比較正文組之間的行距。若行距大于閾值D，則刪去這個(gè)行距下方的正文組，剩余正文組則為網(wǎng)頁(yè)的正文部分；若行距小于閾值D，則判斷所有的正文組均為網(wǎng)頁(yè)的正文部分。
（3）刪除步驟（2）中尾部正文組中不包含句號(hào)的句子，優(yōu)化提取的正文內(nèi)容。提取模塊流程如圖2所示。
整合抽取模塊中提取出來(lái)的內(nèi)容，將已確定為正文內(nèi)容的部分和標(biāo)題部分整合一并輸出，即為頁(yè)面正文信息。
2實(shí)驗(yàn)與分析
2.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及對(duì)比方法選取
大多數(shù)文獻(xiàn)采用的數(shù)據(jù)只選取大的門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)作為提取頁(yè)面，這種情況會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)集不全面，存在一定的局限性。為了驗(yàn)證contentExtractor方法的通用性，本文采用的數(shù)據(jù)集除了新浪、網(wǎng)易、人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、搜狐網(wǎng)等門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的頁(yè)面外，還選取了新浪博客、CSDN、博客園等博客類(lèi)網(wǎng)站頁(yè)面。
為驗(yàn)證contentExtractor方法的準(zhǔn)確性，將該方法與網(wǎng)頁(yè)正文提取工具印象筆記（Evernote）、有道剪報(bào)工具（YNote）進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。對(duì)比工具如表1所示。
2.2評(píng)價(jià)方法
在頁(yè)面信息提取過(guò)程中，用提取準(zhǔn)確率P（Precision）和信息召回率R（Recall）兩個(gè)指標(biāo)衡量正文信息提取效果，其中準(zhǔn)確率P在已提取信息的網(wǎng)頁(yè)個(gè)數(shù)基礎(chǔ)上計(jì)算，而信息召回率R在網(wǎng)頁(yè)總數(shù)的基礎(chǔ)上計(jì)算 [13]。主要數(shù)據(jù)定義如表2所示。
2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果
實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境為Intel Core i74710MQ處理器，CPU為2.5GHz，內(nèi)存為8.00GB，操作系統(tǒng)為Windows。首先將前面提到的新聞網(wǎng)頁(yè)和博客網(wǎng)頁(yè)源代碼存儲(chǔ)在本地文件中，作為實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，同時(shí)與另外2款網(wǎng)頁(yè)正文提取工具——有道剪報(bào)工具（YNote）、印象筆記工具（Evernote）進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。在contentExtractor正文提取中，根據(jù)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)及分析，首先將閾值設(shè)置為：L=60，D=10，再根據(jù)控制變量法，在保持閾值D不變的情況下，改變閾值L的取值。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最終確定當(dāng)行文本長(zhǎng)度閾值L=80時(shí)，提取效果較好（如果網(wǎng)頁(yè)正文的行文本長(zhǎng)度的最大值小于80，則行文本長(zhǎng)度的最優(yōu)閾值為60）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3、圖4所示。
2.4實(shí)驗(yàn)分析
從圖3可以看出，contentExtractor在新浪、網(wǎng)易等新聞網(wǎng)頁(yè)中的提取準(zhǔn)確率比Evernote高出0.28%，和Ynote相比，兩者準(zhǔn)確率相近。在新浪博客等博客類(lèi)網(wǎng)頁(yè)中，contentExtractor的準(zhǔn)確率均高于Ynote和Evernote，這是因?yàn)樵谶@類(lèi)網(wǎng)頁(yè)部分含有評(píng)論區(qū)且評(píng)論區(qū)域有較多的文本內(nèi)容，在提取這類(lèi)頁(yè)面信息時(shí)可能會(huì)將整個(gè)評(píng)論區(qū)內(nèi)容提取出來(lái)，造成準(zhǔn)確率降低。contentExtractor在平均準(zhǔn)確率上高于其余兩者。準(zhǔn)確率P和召回率R在某些情況下是矛盾的。從圖4可以看出，Evernote在召回率上高于Ynote，和contentExtractor在新聞?lì)愴?yè)面中相差不大，而在博客類(lèi)頁(yè)面中，contentExtractor召回率高出0.3%，整體平均值高于Evernote工具和Ynote工具，這在一定程度上驗(yàn)證了本文方法的有效性和通用性。
3結(jié)語(yǔ)
本文結(jié)合網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面文本行特征進(jìn)行分析，提出了一種基于文本行特征的網(wǎng)頁(yè)正文信息抽取方法。通過(guò)采用相同數(shù)據(jù)集與其它提取工具進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示本文方法表現(xiàn)出較好的抽取效果。通過(guò)分析抽取過(guò)程中的錯(cuò)誤頁(yè)面發(fā)現(xiàn)還存在一些不足，在提高抽取效率、頁(yè)面噪聲過(guò)濾等方面需要進(jìn)一步改進(jìn)和研究。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，contentExtractor方法的抽取并不針對(duì)特定的新聞網(wǎng)頁(yè)，對(duì)其它類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)同樣具有一定效果，該方法具有通用性。
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責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：杜能鋼）