彭圳生,鞏青歌,高志強(qiáng),段妍羽,曾子賢
(1. 武警工程大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 西安 710086；2. 軍隊(duì)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710086)
0 引言
[1][2]。
相對(duì)于有著成熟研究的Web正文信息抽取技術(shù)[3-5]，新聞標(biāo)題抽取技術(shù)的研究相對(duì)較少，其主要難點(diǎn)在于： 對(duì)于大量的復(fù)雜非規(guī)范網(wǎng)頁來說，無法根據(jù)某種統(tǒng)一的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)或規(guī)則進(jìn)行統(tǒng)一抽取，且新聞標(biāo)題的特征不像正文一樣明顯[6]，在抽取的過程中，很容易被埋沒在正文中或者被遺漏，無法很好地與正文分開抽取。然而，只有從網(wǎng)頁中準(zhǔn)確抽取出新聞標(biāo)題，才能為后期信息檢索和文本挖掘提供準(zhǔn)確依據(jù)。
1 相關(guān)工作
雖然新聞標(biāo)題抽取是Web信息抽取中的一個(gè)重要課題，但這方面的研究目前還比較少[7]，尤其對(duì)于復(fù)雜不規(guī)范的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)，尚未提出一種通用的新聞標(biāo)題抽取方法。目前對(duì)新聞標(biāo)題的抽取技術(shù)主要集中在： ①基于網(wǎng)頁規(guī)則[5,8-12]方法；②基于機(jī)器學(xué)習(xí)[1,7,13-17]方法;③基于相似度[18-21]方法。
針對(duì)基于網(wǎng)頁規(guī)則的新聞標(biāo)題抽取技術(shù)研究，Zhang[9]等通過XPath規(guī)則自動(dòng)抽取Web論壇內(nèi)容，并通過統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)的方法自動(dòng)生成抽取規(guī)則。Wang[10]等提出一種基于DOM樹的提取方法，將DOM樹轉(zhuǎn)化為STU-DOM樹，通過信息提取算法自動(dòng)準(zhǔn)確地從HTML文檔中提取有用的相關(guān)內(nèi)容。
針對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的新聞標(biāo)題抽取技術(shù)研究，朱青[13]等將HTML格式及DOM樹結(jié)構(gòu)等信息引入機(jī)器學(xué)習(xí)抽取過程中，實(shí)現(xiàn)對(duì)新聞標(biāo)題的抽取。羅永蓮[7]等提出一種基于新聞特點(diǎn)與網(wǎng)頁標(biāo)記信息的方法，將網(wǎng)頁標(biāo)記和文本相似度作為機(jī)器學(xué)習(xí)的特征來提取新聞標(biāo)題。
針對(duì)基于相似度的新聞標(biāo)題抽取技術(shù)研究，李國華[18]等利用網(wǎng)頁標(biāo)題和正文信息之間的關(guān)系，通過計(jì)算句子之間的相似度和對(duì)應(yīng)權(quán)值確定新聞標(biāo)題。Mohammadzadeh[21]等人將每個(gè)文本片段的內(nèi)容與HTML文件中的標(biāo)題進(jìn)行比較，并實(shí)現(xiàn)了四種類型的相似性比較方法。
隨著網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，網(wǎng)頁元素日趨多樣，網(wǎng)頁噪聲內(nèi)容逐步增多，按照網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)和HTML標(biāo)簽編寫規(guī)則并維護(hù)模板的統(tǒng)一抽取網(wǎng)頁信息的方法愈來愈不可行。一方面，隨著HTML和CSS的分離，樣式特征很難具有區(qū)分性質(zhì)，重新標(biāo)注網(wǎng)頁訓(xùn)練集，而后再重新訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)，模型代價(jià)巨大，基于樣式特征的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)不再適用；另一方面，由于網(wǎng)頁編寫規(guī)則不統(tǒng)一，不同網(wǎng)站編寫的隨意性很大，基于網(wǎng)頁DOM結(jié)構(gòu)和XPath的信息抽取方法很難保證抽取效果。因此基于網(wǎng)頁規(guī)則及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的抽取方法的實(shí)用性和適用性極大降低。
本文將基于密度的正文抽取方法引入新聞標(biāo)題的抽取方法中，過濾網(wǎng)頁中非文本信息(例如，鏈接、圖片、視頻等非文本網(wǎng)頁噪聲)的干擾，提出一種基于密度和文本特征的語料判定模型，通過判定模型將網(wǎng)頁劃分為語料區(qū)和標(biāo)題候選區(qū)，利用Text Rank算法[22]從語料中計(jì)算key-value權(quán)重集合，結(jié)合改進(jìn)的相似度計(jì)算方法從標(biāo)題候選區(qū)域抽取出新聞標(biāo)題。最后通過多源數(shù)據(jù)適應(yīng)性實(shí)驗(yàn)和傳統(tǒng)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了算法的適用性和有效性。
2 抽取算法實(shí)現(xiàn)
基于密度及文本特征的新聞標(biāo)題抽取算法(title extraction with density and text-features, TEDT)實(shí)現(xiàn)主要由三部分構(gòu)成： 語料判定模型(corpus decision model, CDM)進(jìn)行區(qū)域劃分；通過TextRank算法構(gòu)建key-value權(quán)重集合，獲得詞(key)和詞對(duì)應(yīng)的權(quán)重(value)；利用改進(jìn)的相似度計(jì)算方法，從標(biāo)題候選隊(duì)列中抽取新聞標(biāo)題。
2.1 語料判定模型
對(duì)語料區(qū)和標(biāo)題候選區(qū)進(jìn)行劃分前，需要過濾Script、Style、Comment標(biāo)簽，去除網(wǎng)頁特殊標(biāo)記(包括空格)并只保留換行符“
”，最后再過濾掉不包含中文文本信息的行，處理后的HTML網(wǎng)頁源代碼中由含有中文的文本行和換行符“
”構(gòu)成。新聞的正文區(qū)域和標(biāo)題區(qū)域有如下特征。
(1) 正文一般在標(biāo)題下方，兩者中間一般含有發(fā)布時(shí)間、新聞來源、編輯或者外部鏈接等信息。
(2) 新聞標(biāo)題的文本特征表現(xiàn)為標(biāo)題是對(duì)正文的概括，所以標(biāo)題中關(guān)鍵詞多。此外，由于新聞標(biāo)題的簡潔性，新聞標(biāo)題含有的特殊符號(hào)少且一般沒有分句符。
(3) 正文具有連續(xù)性，即從正文開始到正文結(jié)束之間的內(nèi)容一定為正文。正文部分(即使包含圖片、視頻和鏈接)文本行之間的間隔一般不超過10個(gè)換行符[5]；文本行之間如果沒有間隔，則必定屬于正文。
(4) 正文的文本行一般較長且含有分句符。
(5) 正文的頭部和尾部的文本特征表現(xiàn)為阿拉伯?dāng)?shù)字比較多，例如發(fā)布日期、發(fā)布時(shí)間和瀏覽次數(shù)等其它特殊標(biāo)記。由于已經(jīng)不屬于正文部分，所以分句符較少，且一些特殊的詞出現(xiàn)的頻率較高，如，“來源”、“編輯”、“收藏”、“分享”、“評(píng)論”、“閱讀”等。
根據(jù)以上關(guān)于網(wǎng)頁中新聞內(nèi)容密度分布特性和新聞文本特征的分析，總結(jié)出以下特征變量：
(1) 純文本數(shù)(Pure Text Number, PTN): 一個(gè)文本行中包含中文字符的個(gè)數(shù)。
(2) 句數(shù)(Sentence Number, SN): 一個(gè)文本行中句子的個(gè)數(shù)，按照“，。；??？”的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)劃分。
(3) 數(shù)字?jǐn)?shù)(Numerals Number, NN): 一個(gè)文本行中所包含的阿拉伯?dāng)?shù)字的個(gè)數(shù)。
(4) 特殊字符數(shù)(Special Characters Number, SCN): 一個(gè)文本行中“: - |《》”符號(hào)和其他不同于分隔句子的符號(hào)個(gè)數(shù)。
(5) 特殊中文字符(Special Chinese Characters, SCC): 在正文開始前與正文結(jié)束后出現(xiàn)頻率較高的詞語，如“來源、編輯、收藏、分享、評(píng)論、閱讀”等。
(6) 中心間隔(Center Distance,CD)： 當(dāng)前文本行與上一個(gè)加入語料區(qū)文本行之間的換行符個(gè)數(shù)。
(7) 字符數(shù)(Characters Number, CN): 每個(gè)文本行中字符的個(gè)數(shù)，不管是漢字、英文還是符號(hào)都算作一個(gè)字符。
區(qū)域劃分的關(guān)鍵在于判別語料區(qū)和標(biāo)題候選區(qū)，為保證所選取的語料都屬于正文，并在進(jìn)入標(biāo)題候選區(qū)之前語料選取判停，我們引入了風(fēng)險(xiǎn)因子，如式(1) 所示。
(1)
其中，α表示準(zhǔn)備加入到語料區(qū)的文本行的權(quán)值，PTN表示該文本行的純文本數(shù)，∑leni*SCCi表示該文本行中所出現(xiàn)的第i個(gè)特殊中文字符數(shù)與該字符長度乘積的和，NN表示當(dāng)前文本行中出現(xiàn)阿拉伯?dāng)?shù)字的個(gè)數(shù)，SCN表示當(dāng)前文本行中出現(xiàn)的特殊字符的個(gè)數(shù)，SN表示當(dāng)前文本行中分句符的個(gè)數(shù)。以上所有變量均有可能為0，因此ln中的分子、分母同時(shí)加上調(diào)節(jié)常量1。
風(fēng)險(xiǎn)因子ln部分的分母NN+SCN+∑leni*SCCi+1體現(xiàn)為： 加入語料庫中的文本行中，如果當(dāng)前文本行中出現(xiàn)的阿拉伯?dāng)?shù)字、特殊字符數(shù)和特殊中文字符所占比重越大，則越有可能不屬于正文，ln部分的分子PTN-∑leni*SCCi+1體現(xiàn)為，加入語料庫中的文本行中，如果純文本數(shù)越多，特殊中文字符所占比重越小，則該行越有可能屬于正文。此外，當(dāng)前文本行中分句符的個(gè)數(shù)SN體現(xiàn)為，如果加入語料區(qū)中的該行中含有的分句符越多，其越有可能屬于正文。
根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子的計(jì)算公式，當(dāng)α大于0時(shí)，將對(duì)應(yīng)文本行加入語料區(qū)，當(dāng)α小于0時(shí)可以認(rèn)為選取的語料不屬于正文。結(jié)合正文連續(xù)性的特征，進(jìn)一步得到語料判定模型(Corpus Decision Model, CDM)，如式(2)所示。
(2)
其中，CDMi是對(duì)加入語料庫的第i個(gè)文本行的判斷值，CDi表示當(dāng)前加入語料區(qū)的文本行的中心間隔，即第i行與前一個(gè)加入語料區(qū)的文本行之間換行符“
”的個(gè)數(shù)，CNi表示第i個(gè)文本行中字符的個(gè)數(shù)；當(dāng)CDi為0且CNi不為0時(shí)，CDMi的判定值為1，表明在文本行與文本行之間沒有間隔且加入語料區(qū)的文本行不為空行的情況下，該文本行一定屬于語料區(qū)；當(dāng)CDi≥10或CNi為0時(shí)，CDMi的判定值為0，表明當(dāng)前文本行與其加于語料區(qū)中的上一文本行間隔距離大于10或者加入語料區(qū)的當(dāng)前文本行為空行的情況下，該行一定不屬于語料區(qū)；當(dāng)0算法1CDM區(qū)域劃分算法偽代碼
程序輸入: HC(Html Code)
程序輸出: corpus, titleCandidateQueue
初始化變量
1： Corpus = []
2： titleCandidateQueue = []
3： HC←removeScript/Style/Label(HC)
初始語料選擇
4：Forall textLine in HC
5： PTN←chineseNumber(textLine)
6：EndFor
反向判定
8：FortextLine in HCstart
9： PTN←ChineseNumber (textLine)
10： SN←sentenceNumber (textLine)
11： NN←numeralsNumber (textLine)
12： SCN←specialCharactersNumber(textLine)
13： SCC←specialChineseCharacters (textLine)
14： CN←lenght(textLine)
15： CD←distance (textLine)
16：IfCD=0 and CN≠0
17： Corpus.append(textLine)
18：EndIf
19：IfCD≥10 or CN=0
20：Break(set textLine index as end)
21：EndIf
22：Ifα<0(αrefer to PTN,SN,NN,SCN,SCC)
23：Break(set textLine index as end)
24：Elsedo step 17
25：EndIf
26:EndFor
27： titleCandidateQueue.append(HC0～end)
正向判定
28：FortextLine in HCstart
29： do step 9～25
30：EndFor
為了展示網(wǎng)頁文本行區(qū)劃分的效果，以鳳凰資訊2017年12月26日新聞《技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)未來： 小間距LED 2018年行業(yè)10大猜想》為例，經(jīng)過算法1處理后，其網(wǎng)頁文本行被劃分成三個(gè)部分，其中第一個(gè)部分為新聞標(biāo)題候選區(qū)(0～287行)，第二個(gè)部分為語料區(qū)(288～391行)，第三個(gè)部分(392～1 000行)直接舍棄，具體效果如圖1所示。
圖1 網(wǎng)頁文本行區(qū)域劃分效果圖
2.2 構(gòu)建單詞權(quán)重集合
TextRank[22]是PageRank算法[23]的改進(jìn)版，其算法核心如式(3)所示。
(3)
式(3)中，TextRank利用權(quán)重項(xiàng)ωji，表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊連接的重要程度,其中d為阻尼系數(shù)，一般取值為0.85。對(duì)于一個(gè)給定的點(diǎn)Vi，ln(Vi)為指向Vi的點(diǎn)集合，Out(Vj)為Vj指向其他點(diǎn)的集合。利用TextRank構(gòu)建單詞權(quán)重集合的具體算法如算法2所示。
算法2TextRank構(gòu)建key-value權(quán)重集合算法偽代碼
2.3 計(jì)算標(biāo)題候選隊(duì)列權(quán)重
在算法2輸出單詞權(quán)重集合的基礎(chǔ)上，根據(jù)改進(jìn)的相似度公式計(jì)算標(biāo)題候選隊(duì)列的相似度。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，通常采用Jaccard相似系數(shù)計(jì)算兩個(gè)含有布爾值度量對(duì)象之間的距離(相似度)，如式(5)所示。
(5)
(6)
(7)
在對(duì)β進(jìn)行歸一化處理時(shí)，式(7)中的βi為標(biāo)題候選隊(duì)列中選取的當(dāng)前文本行的β值，βj(1≤j≤n)是標(biāo)題候選隊(duì)列每個(gè)文本行的β值，n為標(biāo)題候選隊(duì)列的長度值。
從新聞標(biāo)題候選隊(duì)列中抽取新聞標(biāo)題的算法偽代碼如算法3所示。
算法3改進(jìn)Jaccard標(biāo)題抽取算法偽代碼
在算法3中，首先利用改良的風(fēng)險(xiǎn)因子β過濾標(biāo)題候選區(qū)中不具備新聞標(biāo)題文本特性的候選項(xiàng)，而后通過改進(jìn)Jaccard標(biāo)題抽取算法抽取新聞標(biāo)題。通過計(jì)算β
圖2 網(wǎng)頁文本行標(biāo)題候選區(qū)密度分布
3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
為了驗(yàn)證本文基于密度及文本特征新聞標(biāo)題抽取算法(算法源代碼https://github.com/pzs741/TEDT)的有效性，設(shè)計(jì)兩組實(shí)驗(yàn):
(1) 針對(duì)主流新聞網(wǎng)站和復(fù)雜不規(guī)范新聞網(wǎng)站，測(cè)試算法的適用性。
(2) 與傳統(tǒng)的基于相似度和基于規(guī)則的新聞標(biāo)題抽取算法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證算法的有效性。
3.1 測(cè)試樣本集
測(cè)試樣本主要來源于各大主流門戶網(wǎng)站和院校內(nèi)部信息網(wǎng)，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取了3 100個(gè)新聞網(wǎng)站并手工摘取并標(biāo)注了新聞標(biāo)題，其中主流門戶網(wǎng)2 050個(gè)，院校內(nèi)部信息網(wǎng)1 050個(gè)，分為主流網(wǎng)站新聞標(biāo)題和復(fù)雜不規(guī)則網(wǎng)站新聞標(biāo)題兩個(gè)互不重疊數(shù)據(jù)集。
3.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
抽取單一網(wǎng)頁新聞標(biāo)題的準(zhǔn)確率P，召回率R和F1值定義如式(8)所示。
(8)
其中，a是自動(dòng)抽取的網(wǎng)頁新聞標(biāo)題的字符序列，b是手工標(biāo)注網(wǎng)頁新聞標(biāo)題的字符序列，LCS(a,b)為a、b的最大公共子序列，.len是序列對(duì)應(yīng)的長度。
為綜合評(píng)價(jià)TEDT算法對(duì)大量復(fù)雜不規(guī)范網(wǎng)頁的性能，采用平均準(zhǔn)確率、平均召回率和平均F1的值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，如式(9)所示。
(9)
其中，Pi,Ri,F1i分別是單個(gè)網(wǎng)頁的準(zhǔn)確率、召回率和F1值，N為網(wǎng)頁集合的數(shù)量。抽取新聞標(biāo)題的最終結(jié)果有四種情況，其主要受到TEDT算法中CDM區(qū)域劃分的影響。第一種抽取結(jié)果為準(zhǔn)確的新聞標(biāo)題，出現(xiàn)這種情況表示算法劃區(qū)是準(zhǔn)確的；第二種抽取結(jié)果是含有雜質(zhì)的新聞標(biāo)題(一般為
標(biāo)簽內(nèi)的文本)，出現(xiàn)這種情況表明算法劃區(qū)靠前，標(biāo)題候選隊(duì)列中不包含真實(shí)新聞標(biāo)題；第三種抽取結(jié)果是非標(biāo)題文本信息(可能與標(biāo)題存在公共子序列)，出現(xiàn)這種情況表明算法劃區(qū)靠后，標(biāo)題候選隊(duì)列中含有正文段落；第四種抽取結(jié)果是空文本或者錯(cuò)誤信息，出現(xiàn)這種情況主要是由于網(wǎng)頁錯(cuò)誤或中英文混雜引起的；抽取結(jié)果種類如表1所示。</p><p><img src="https://cimg.fx361.com/images/2023/0204/56a1892c6bbe4f5aec97d82d6ce49bc665a06613.webp"/></p><p>表1 抽取結(jié)果種類表</p><h2>3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析</h2><p>測(cè)試樣本源一共10個(gè)，5個(gè)主流新聞網(wǎng)頁，5個(gè)復(fù)雜非規(guī)范網(wǎng)頁，各類網(wǎng)站抽取指標(biāo)實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示，抽取種類結(jié)果比例如表3所示。</p><p><img src="https://cimg.fx361.com/images/2023/0204/7078e218999914b8cea171ae17a5939bf13919a9.webp"/></p><p>表2 新聞標(biāo)題抽取指標(biāo)結(jié)果</p><p><img src="https://cimg.fx361.com/images/2023/0204/ccf42e9568a0361a2be1fe59046f78465a36293e.webp"/></p><p>表3 新聞標(biāo)題抽取結(jié)果種類比例/%</p><p>表2抽取指標(biāo)的結(jié)果表明，不管是主流網(wǎng)頁還是復(fù)雜非規(guī)范網(wǎng)頁，平均F1值都在90%以上，證明TEDT算法對(duì)于主流網(wǎng)頁和復(fù)雜非規(guī)范網(wǎng)頁具有通用性，這主要是因?yàn)門EDT算法是基于密度和文本特征的，與網(wǎng)頁的標(biāo)簽(包括鏈接、視頻、圖片等)和樣式特征沒有任何關(guān)系，因此TEDT具有廣泛的適用性。</p><p>對(duì)表3的進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，部分平均F1</p><p>為了驗(yàn)證TEDT算法抽取新聞標(biāo)題的有效性，與基于DOM樹標(biāo)簽規(guī)則[10](title extraction based on DOM-Tree)的TEBD和基于文本相似度[18](title extraction based on similarity)的TEBS算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，三種算法在各類網(wǎng)站新聞標(biāo)題抽取的平均準(zhǔn)確率、平均召回率和平均F1值實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別如圖3～圖5所示。其中數(shù)據(jù)來源的類別順序分別為參考消息、鳳凰資訊、環(huán)球網(wǎng)、中華網(wǎng)、澎湃新聞、深圳大學(xué)新聞網(wǎng)、鄭州大學(xué)新聞網(wǎng)、人民大學(xué)新聞網(wǎng)、中國海洋大學(xué)新聞網(wǎng)和上海交通大學(xué)新聞網(wǎng)。</p><p><img src="https://cimg.fx361.com/images/2023/0204/e66ef67075817ef73abf81efba71838dfa87fca8.webp"/></p><p>圖3 三種算法各類網(wǎng)站新聞標(biāo)題抽取準(zhǔn)確率</p><p><img src="https://cimg.fx361.com/images/2023/0204/db363591030dbba6031519aecd6de5120afd2ec1.webp"/></p><p>圖4 三種算法各類網(wǎng)站新聞標(biāo)題抽取召回率</p><p><img src="https://cimg.fx361.com/images/2023/0204/970635acfa8db4fa1efa0bddc31beb0cc761d185.webp"/></p><p>圖5 三種算法各類網(wǎng)站新聞標(biāo)題抽取F1值</p><p>由圖3～圖5的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，TEBS算法對(duì)主流新聞網(wǎng)站和復(fù)雜不規(guī)范新聞網(wǎng)站的抽取效果區(qū)別不大，但其抽取準(zhǔn)確率普遍低于TEDT算法，這主要是由于TEBS算法無法很好地把含雜標(biāo)題和真實(shí)新聞標(biāo)題區(qū)別開來，且網(wǎng)頁中經(jīng)常存在和原新聞標(biāo)題相似的推薦新聞信息，導(dǎo)致算法抽取結(jié)果的準(zhǔn)確率降低；同時(shí)由于新聞網(wǎng)站網(wǎng)頁噪聲信息較多(這種趨勢(shì)還在不斷增大)，這些廣告信息對(duì)相似度計(jì)算起到了干擾作用，抽取結(jié)果中出現(xiàn)網(wǎng)頁噪聲的情況增多，導(dǎo)致了算法召回率降低。</p><p>TEBD算法對(duì)主流新聞網(wǎng)站和復(fù)雜不規(guī)范新聞網(wǎng)站的抽取效果區(qū)別較大，這主要是由于主流新聞網(wǎng)站的新聞標(biāo)題使用規(guī)范的<h1>標(biāo)簽，而復(fù)雜不規(guī)范新聞網(wǎng)站的新聞標(biāo)題的標(biāo)簽是不確定的(且經(jīng)常不為<h1>或<h1>的類標(biāo)簽)，因此TEBD對(duì)主流新聞網(wǎng)站新聞標(biāo)題的抽取準(zhǔn)確率比復(fù)雜不規(guī)范新聞網(wǎng)站要高得多。但對(duì)于復(fù)雜不規(guī)范新聞網(wǎng)站，例如鄭州大學(xué)新聞網(wǎng)，其真實(shí)新聞標(biāo)題的標(biāo)簽為最常見的<div>塊標(biāo)簽，同時(shí)具有不常見的樣式，無法很好地與其他文本行區(qū)分開來，且網(wǎng)頁<title>標(biāo)簽中不含標(biāo)題信息，這種在內(nèi)部網(wǎng)常見的“個(gè)性化”編碼方式使得TEBD的算法規(guī)則失去效用，從而獲得較低的準(zhǔn)確率和召回率。</p><p>由表4各項(xiàng)指標(biāo)綜合分析可知，TEBD算法過于依賴于常規(guī)的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)和標(biāo)簽，因此對(duì)復(fù)雜不規(guī)范網(wǎng)站的抽取效果很差，而TEBS算法根據(jù)整個(gè)網(wǎng)頁正文相似度抽取新聞標(biāo)題，遇到文章主題突出且噪聲較少的網(wǎng)站尚可，一旦網(wǎng)頁噪聲過多將會(huì)嚴(yán)重影響抽取效果。綜上所述，TEDT算法要優(yōu)于TEBD和TEBS的方法，TEDT的CDM模型劃分語料區(qū)和標(biāo)題候選區(qū)對(duì)新聞標(biāo)題的抽取具有借鑒意義。</p><p><img src="https://cimg.fx361.com/images/2023/0204/0ef4e6fee9b6649cade9273231f00f74c0a5a77b.webp"/></p><p>表4 標(biāo)題抽取算法比較/%</p><h2>4 結(jié)束語</h2><p>為了應(yīng)對(duì)大量復(fù)雜非規(guī)范網(wǎng)頁自動(dòng)抽取新聞標(biāo)題的問題，本文提出了一種基于密度和文本特征的新聞標(biāo)題抽取方法，該方法融合密度和文本特征構(gòu)建語料判定模型，通過模型將網(wǎng)頁劃分為語料區(qū)和標(biāo)題候選區(qū)，使用TextRank算法計(jì)算語料單詞權(quán)重集合，而后采用改進(jìn)的相似度計(jì)算方法從標(biāo)題候選區(qū)域抽取新聞標(biāo)題，避免網(wǎng)頁噪聲干擾，最終抽取出真實(shí)新聞標(biāo)題。</p><p>該方法無需人工設(shè)置規(guī)則或者維護(hù)模板，相對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)反復(fù)訓(xùn)練樣本的方法具有更廣泛的適用性，不僅對(duì)主流新聞網(wǎng)站有效，而且面對(duì)大量復(fù)雜不規(guī)范網(wǎng)頁依舊能保證較高的新聞標(biāo)題抽取準(zhǔn)確率和召回率。本文算法性能仍有待進(jìn)一步提高，例如，當(dāng)新聞的標(biāo)題并不能很好的概括正文或者正文過于分散時(shí)，將會(huì)導(dǎo)致語料選取錯(cuò)誤，算法可能無法正確抽取新聞標(biāo)題。下一步的工作重點(diǎn)是加強(qiáng)對(duì)初始語料和語料區(qū)選擇的判定，并進(jìn)一步減少標(biāo)題候選區(qū)噪聲干擾。</p></p>
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