陈 壮， 葛 斌

(安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001)

0 引 言

网页信息由内容信息和噪声信息组成。噪声信息如由广告，导航链接等，不仅影响网页信息检索的效率，而且会导致检索精度的降低。因此，如何准确、快速地识别和提取网页正文信息已成为网页信息提取的关键问题。

常见的网页信息提取的方法可以分为三类：第一类是基于模板的网页信息提取方法。通过特征对网页进行分块，对获得的组成块进行信息提取。缺点时当网页当中噪声信息较多时，会导致提取出错误的信息。文献[1]使用启发式规则构建可视树，通过对可视块筛选实现对网页信息的提取。文献[2]介绍了一种文本挖掘方法从互联网上爬取和提取专家信息,将专家属性矩阵转化为加权有向图，从而将专家推荐问题转化为加权有向图上的最长路径问题；第二类是基于机器学习的网页信息提取方法。利用标记好的网页数据集，来构建规则分类器，再利用该分类器区识别网页信息。文献[3]根据网页的结构属性对其进行聚类，来提高网页信息提取的性能。文献[4]以文本块信息以及相应文档对象模型结构信息作为选择特征,实现一个基于LSTM的深度学习信息提取方法；第三类是基于统计的网页信息提取方法。通过网页中的HTML标签将页面表示成DOM树，利用树中每个节点中的中文字符数选择包含网页信息的节点。文献[5]综合了网页词语的词频、词性、词长和位置特征，按照权值提取出关键词。文献[6-10]通过计算密度特征，对网页中的文本块和噪声块进行区分，最终提取出网页信息。

使用一种改进混合文本密度的网页信息提取方法，分别计算网页中各节点的文本密度、链接密度、链接文本密度、标点符号密度来对网页进行内容提取。

1 所提出的方法

1.1 信息提取的目标

研究目的旨在从网页当中提取出有用的内容信息。如图1所示，是一张新闻网页，左边是网页的源代码，右边是网页的界面，图中红色虚线部分是网页当中的内容信息。

图1 网页分块图

为了使网页内容信息提取的方法具有有效性，先对网页进行预处理操作，得到的结果进行网页分割获得组成块，通过幂次关系对获得的混合密度进行计算，抽取信息内容。

1.2 网页预处理

利用视觉特征去噪的方式对网页进行预处理，得到一个新的网页视觉树。视觉特征去噪算法如算法1：

算法1.Visual Feature Denoising

输入：页面大小阈值H1, H2, H3， H4,

元素E,元素绝对坐标(a,b)；

输出：网页中心区域t.

Begin

1 if b+height<=H1 then

//(width,height)为元素所占区域大小

2 E∈Head;

//head，foot，left，right为网页区域

3else if b>=H2 then

4 E∈Foot;

5 else if a+E.width<=H3 then

6 E∈Left;

7 else if a>=H4 then

8 else

9 E∈t;

//元素E属于center部分

10 return t;

End

1.3 网页分割

从网页设计者的角度出发，对网页进行简单的分割。对构建好的网页视觉树，从根节点开始判断是否进行了行列拆分：

(1)若当前节点有子节点或者当前节点的子节点有子节点，则判断结果为进行了列拆分，则增加一个粒度，继续扩展当前节点的子节点；

(2)若当前节点的子节点只进行了行拆分，则不进行扩展；

重复进行上述操作，当网页视觉树不再进行扩展时，所获得的组成块即为网页分割后的组成块。

1.4 混合密度提取

如图2所示，网页信息结果中除了正文信息以外还有其他的噪声信息。影响内容信息提取的主要因素是标题因素，超链接因素等。

图2 文本节点字符长度图

通过混合密度和所设置的阈值进行比较，小于或者等于阈值的即为所需要的内容信息。下面给出文本密度、链接密度、链接文本密度、标点符号密度的定义以及混合密度的计算方式。

定义1.设i为DOM树中的一个节点，则文本密度(TD)、链接密度(HD)、链接文本密度(LTD)、标点符号密度(SD)分别为式(1)-式(4)：

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：texti为节点i代表的子树中，去除所有HTML标签后的字符数；hsyperlinki为节点i代表的子树中，所包含的链接数；ltexti为节点i代表的子树中，所有链接所包含的字符数；symboli为节点i代表的子树中，所包含标点符号长度；n代表节点个数。文本密度越大、链接密度越小、链接文本密度越小、标点符号密度越大，则代表越可能是主要文本信息。

混合密度利用幂次关系融合算法融合上述文本密度、链接密度、链接文本密度、标点符号密度，将网页当中的节点特征转化为可以计算的数值。利用幂次关系的特征，增大了正文信息内容和噪声信息内容的区分度。混合密度的计算公式如式(5)：

CTDi=-log[TD+(1-HD)+(1-LTD)+SD+1]

[TD×(1-HD)×(1-LTD)×SD]

(5)

1.5 阈值设置

通过设置阈值，可以更加准确、快速的识别正文内容信息和非正文内容信息。判断方式为：混合密度如果小于或者等于阈值的即为正文内容信息，大于阈值的即为噪声信息。

阈值通常使用的方法有中位数或标准方差。标准方差可以反映数据集的离散程度，故本文将标准方差设置为阈值。标准方差的计算公式如式(6)：

(6)

2 信息抽取框架

网页信息提取系统分为网页获取、网页分割、密度计算和信息提取模块。所提出的网页信息提取系统框架如图3所示。

(1)网页获取模块通过输入URL解析网页。

(2)网页分割模块通过网页预处理去除部分噪声信息，将得到的结果解析成DOM树结构，通过行列分割的方式对网页进行分块。

(3)密度计算模块通过遍历DOM树分别计算出文本密度、链接密度、链接文本密度、标点符号密度、混合密度以及阈值。

(4)信息提取模块通过比较混合密度和阈值的大小，区分出内容信息和噪声信息。

图3 系统框架图

3 实验评估

对使用算法进行了评估，通过与文献[9]中PPL，PPR，CETR，CEPR算法以及文献[11]算法进行比较，以便测试网页信息提取的性能。

3.1 数据集和评估指标

3.1.1 数据集

分别使用三个数据集对提出的算法进行验证。三个数据集的详细信息如表1所示。

表1 数据集统计

3.1.2 评估指标

分别使用准确率，召回率和F1度量对所提出的方法的进行评估，如式(7)-式(9)：

(7)

(8)

(9)

式中：H1表示抽取结果的集合，而H2表示手工标记结果的集合。通过调节β的值来表示召回率和准确率的重要性，通常情况下认为准确率以及召回率同样重要，因此将β值设为1。

3.2 实验评估

3.2.1 实验结果

由表2到表4发现，平均准确率为96.33%，相比于基于统计的CETR提取方法，平均准确率提高了3.68%。提出的方法能够准确的提取出多种类型的网页信息，具有很好的通用性。但是也有一些问题会影响信息提取的准确性，一些网页的图片会包含注释，这说明网页正文信息前有提示等文本，会带有很多标点符号，所以会导致提取错误。

表2 准确率(P)对比结果(%)

表3 召回率(R)对比结果(%)

表4 F1值对比结果(%)

3.2.2 阈值设置

通过阈值σ可以更加准确、快速的识别正文内容信息和非正文内容信息。混合密度如果小于或者等于阈值的即为正文内容信息，大于阈值的即为噪声信息。阈值通常使用中位数或标准方差。以图2对应的网页为例，图4和图5分别代表使用标准方差和中位数作为阈值得出的结果图。图中,红色线条代表阈值。

图4 标准方差图

图5 中位数图

标准方差既可以反映数据集的离散程度，同时通过图4和图5可知，当使用中位数作为阈值时，输出的结果可能会包含一些不属于内容信息的部分，故将本文阈值设置为标准方差。

4 结 语

提出了一种改进混合文本密度的网页信息提取方法，与PPL，PPR，CETR，CEPR等算法相比，能够快速高效地从网页中提取内容信息，同时准确率也有所提高。但从实验当中可以看出，该方法还不能自动清除网页当中掺杂的重要提示等信息，及时的去解决这些问题，将是今后需要改进的方向。