李 斌

（中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院，遼寧 沈陽(yáng)110001）

淺談web信息抽取

李 斌

（中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院，遼寧 沈陽(yáng)110001）

文章闡述了web信息抽取的定義、抽取過(guò)程、Web信息抽取方法的分類，并指明了web信息抽取的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展方向。

web信息抽?。蛔匀徽Z(yǔ)言；包裝器；web查詢；抽取對(duì)象

隨著Internet的迅猛發(fā)展，Web已經(jīng)成為一個(gè)巨大的信息源。曾幾何時(shí)，人們開(kāi)始習(xí)慣于使用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎來(lái)查找自己所需要的有用信息，但隨著Web信息數(shù)量的快速增長(zhǎng)，各網(wǎng)絡(luò)搜索引擎所能覆蓋的范圍比例卻逐漸減小，因此如何從Web中抽取出所需要的信息，就成為了互聯(lián)網(wǎng)信息搜索研究領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究課題。

（一）什么是web信息抽取

Web信息抽取是指從Web頁(yè)面所包含的無(wú)結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)或者結(jié)構(gòu)化的信息中識(shí)別用戶感興趣的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義更為清晰的格式的Web頁(yè)面信息抽取的過(guò)程[1]。

（二）Web信息抽取技術(shù)涉及的內(nèi)容

因特網(wǎng)提供了一個(gè)巨大的信息源。這種信息源往往是半結(jié)構(gòu)化的，并且中間夾雜著結(jié)構(gòu)化和自由文本。網(wǎng)上的信息還是動(dòng)態(tài)的，包含超鏈接，都以不同的形式出現(xiàn)。

1.Web信息抽取的內(nèi)容一般可以分為幾個(gè)方面：

命名實(shí)體的抽取、與模板有關(guān)的內(nèi)容信息抽取、各個(gè)實(shí)體之間關(guān)系的抽取和預(yù)置事件的信息抽取。

信息抽取的方法主要可以分為以下兩類：一類是基于層次結(jié)構(gòu)的信息抽取歸納方法，另一類是基于概念模型的多記錄信息抽取方法。

Web信息抽取工作主要包裝器(Wrapper)來(lái)完成[1]。包裝器是一種軟件過(guò)程，這個(gè)過(guò)程使用已經(jīng)定義好的信息抽取規(guī)則，將網(wǎng)絡(luò)中Web頁(yè)面的信息數(shù)據(jù)抽取出來(lái)，轉(zhuǎn)換為用特定的格式描述的信息。一個(gè)包裝器一般針對(duì)某一種數(shù)據(jù)源中的一類頁(yè)面。包裝器運(yùn)用規(guī)則執(zhí)行程序?qū)?shí)際要抽取的數(shù)據(jù)源進(jìn)行抽取。

2.抽取過(guò)程一般包括以下幾個(gè)步驟[2]：

（1）將Web網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的目的是將半結(jié)構(gòu)化HTML頁(yè)面去掉無(wú)用的信息以及對(duì)不規(guī)則的HTML標(biāo)識(shí)進(jìn)行修正，為下一步標(biāo)記信息做準(zhǔn)備。

（2）用一組信息模式描述所需要抽取的信息。通?？梢葬槍?duì)某一領(lǐng)域的信息特征預(yù)定義好一系列的信息模式，存放在模式庫(kù)中供用戶選用。

（3）對(duì)文本進(jìn)行合理的詞法、句法及語(yǔ)義分析，通常包括識(shí)別特定的名詞短語(yǔ)和動(dòng)詞短語(yǔ)。

（4）使用模式匹配方法識(shí)別指定的信息模式的各個(gè)部分。

（5）進(jìn)行上下文分析和推理，確定信息的最終形式。

（6）將結(jié)果輸出成結(jié)構(gòu)化的描述型式以便由網(wǎng)絡(luò)集成系統(tǒng)進(jìn)行查詢分析。

（三）Web信息抽取方法的分類

把所有網(wǎng)頁(yè)都?xì)w入半結(jié)構(gòu)化文本是不恰當(dāng)?shù)?。若能通過(guò)識(shí)別分隔符或信息點(diǎn)順序等固定的格式信息正確抽取出來(lái)，那么該網(wǎng)頁(yè)是結(jié)構(gòu)化的。半結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)頁(yè)則可能包含缺失的屬性，或一個(gè)屬性有多個(gè)值，或一個(gè)屬性有多個(gè)變體等例外的情況。若需要用語(yǔ)言學(xué)知識(shí)才能正確抽取屬性，則該網(wǎng)頁(yè)是非結(jié)構(gòu)化的。

網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu)化程度總是取決于用戶想要抽取的屬性是什么。通常機(jī)器產(chǎn)生的網(wǎng)頁(yè)是非常結(jié)構(gòu)化的，手工編寫(xiě)的則結(jié)構(gòu)化程度差些，當(dāng)然有很多例外。

按照Web信息抽取對(duì)象的結(jié)構(gòu)化程度，大體上可以分為三種類型：結(jié)構(gòu)化文本；自由文本；半結(jié)構(gòu)化文本。

1.根據(jù)Web信息抽取對(duì)象劃分，可以分為三種類型：

（1）從自由格式的文本中抽取出所需要的信息內(nèi)容。自由文本的抽取技術(shù)可分為三類：基于自然語(yǔ)言處理（NPL）的方式；基于規(guī)則的方式；基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方式。

（2）從半結(jié)構(gòu)化的文本中，抽取出所需要的信息內(nèi)容。

2.根據(jù)自動(dòng)化程度可以分為

人工方式的信息抽取、半自動(dòng)方式的信息抽取和全自動(dòng)方式的信息抽取三大類。

3.根據(jù)現(xiàn)有Web信息抽取系統(tǒng)和模型實(shí)現(xiàn)原理的不同，分為以下幾類:

（1）基于歸納學(xué)習(xí)的信息抽取[2]。通過(guò)對(duì)若干個(gè)待抽取實(shí)例網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)特征學(xué)習(xí)，歸納出抽取規(guī)則，然后使用抽取規(guī)則自動(dòng)分析待抽取信息在網(wǎng)頁(yè)中的結(jié)構(gòu)特征并實(shí)現(xiàn)信息抽取。采用這種原理的典型的系統(tǒng)有STALKER，SOHTMEALY，WIEN。

（2）基于HMM(Hidden Markov Model)的信息抽取[3][4]。是最近幾年應(yīng)用最廣泛的抽取知識(shí)表達(dá)模型。它是一種隨機(jī)的有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)，由于HMM有成熟的學(xué)習(xí)算法和堅(jiān)實(shí)的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，所以在信息抽取中是一種成功的模型。

（3）基于特征模式匹配的信息抽取[2]。通過(guò)大量學(xué)習(xí)實(shí)例，歸納學(xué)習(xí)出待抽取信息的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)模式，并根據(jù)這些模式從待抽取網(wǎng)頁(yè)中抽取出相匹配的信息，適用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)信息的抽取。

（4）基于網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)特征分析的信息抽取[2]。將Web文檔轉(zhuǎn)換成反映HTML文件層次結(jié)構(gòu)的解析樹(shù)，通過(guò)自動(dòng)或半自動(dòng)的方式產(chǎn)生抽取規(guī)則。采用該類技術(shù)的典型系統(tǒng)有LIXTO等。

（5）基于Ontology的Web信息抽取。本體的構(gòu)建是這類抽取的基礎(chǔ)與核心，如何構(gòu)造出良好的面向應(yīng)用領(lǐng)域的Ontology對(duì)提高信息抽取的精確度有直接的影響。該方法主要是利用對(duì)數(shù)據(jù)本身的描述信息實(shí)現(xiàn)抽取，對(duì)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)依賴較少。由Brigham Yong University信息抽取小組開(kāi)發(fā)的信息抽取工具中采用了這種方式，另外QUIXOTE也采用了這種方式。

（6）基于自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）。這類信息抽取主要適用于源文檔中包含大量文本的情況（特別針對(duì)于合乎文法的文本），在一定程度上借鑒了自然語(yǔ)言處理技術(shù)，利用子句結(jié)構(gòu)、短語(yǔ)和子句間的關(guān)系建立基于語(yǔ)法和語(yǔ)義的抽取規(guī)則實(shí)現(xiàn)信息抽取。目前采用這種原理的典型的系統(tǒng)有RAPIER，SRV，WNISK。

（7）基于Web查詢的信息抽取。將Web信息抽取轉(zhuǎn)化為使用標(biāo)準(zhǔn)的Web查詢語(yǔ)言對(duì)Web文檔的查詢，具有通用性。采用該類技術(shù)的典型的系統(tǒng)有：Web-OQL以及自主開(kāi)發(fā)的原型系統(tǒng)PQAgent。

查看數(shù)據(jù)流(圖7)發(fā)現(xiàn)，在發(fā)動(dòng)機(jī)熄滅前，燃油修正值達(dá)到-40%以上；高速時(shí)燃油修正值在±5%之間，屬于正常。由于之前已確認(rèn)進(jìn)氣流量數(shù)據(jù)正常，因此可以基本判定發(fā)動(dòng)機(jī)在低速時(shí)有額外的汽油蒸汽進(jìn)入汽缸參與燃燒。接著，又對(duì)PCV閥進(jìn)行檢測(cè)，也未發(fā)現(xiàn)異常，其關(guān)閉和開(kāi)啟動(dòng)作均正常。

（四）國(guó)內(nèi)外Web信息抽取技術(shù)的研究和應(yīng)用

上世紀(jì)80年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多大學(xué)、公司和研究機(jī)構(gòu)對(duì)信息抽取技術(shù)展開(kāi)了有計(jì)劃的、長(zhǎng)期系統(tǒng)的研究與應(yīng)用工作，取得了一些成果并有許多相關(guān)的應(yīng)用。也使信息抽取研究蓬勃開(kāi)展起來(lái)，這主要有兩個(gè)因素對(duì)其發(fā)展有重要的影響：一是在線和離線文本數(shù)量的幾何級(jí)增加，另一個(gè)是“消息理解研討會(huì)”(MUC，Message Understanding Conference)從1987年開(kāi)始到1998年共舉行了七屆會(huì)議對(duì)該領(lǐng)域的關(guān)注和推動(dòng)。MUC由美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃委員會(huì)(DARPA，the Defense Advanced Research Projects Agency)資助，其顯著特點(diǎn)并不是會(huì)議本身，而在于對(duì)信息抽取系統(tǒng)的評(píng)測(cè)。近些年來(lái)，信息抽取技術(shù)的研究與應(yīng)用更為活躍。

在研究方面，主要側(cè)重于以下幾方面：利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)增強(qiáng)系統(tǒng)的可移植能力、探索深層理解技術(shù)、篇章分析技術(shù)、多語(yǔ)言文本處理能力、WEB信息抽取(Wrapper)以及對(duì)時(shí)間信息的處理等等。

在應(yīng)用方面，信息抽取應(yīng)用的領(lǐng)域更加廣泛，除自成系統(tǒng)以外，還往往與其他文檔處理技術(shù)結(jié)合建立功能強(qiáng)大的信息服務(wù)系統(tǒng)。

至今，已經(jīng)有不少以信息抽取技術(shù)產(chǎn)品為主的公司出現(xiàn)，比較著名的有Cymfony公司、Bhasha公司、Linguamatics公司、Revsolutions公司等。

目前，除了強(qiáng)烈的應(yīng)用需求外，正在推動(dòng)信息抽取研究進(jìn)一步發(fā)展的動(dòng)力主要來(lái)自美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所（NIST）組織的自動(dòng)內(nèi)容抽?。ˋCE, Automatic Content Extraction）評(píng)測(cè)會(huì)議。這項(xiàng)評(píng)測(cè)從1999年7月開(kāi)始醞釀，2000年12月正式開(kāi)始啟動(dòng)，從2000年到2007年已經(jīng)舉辦過(guò)好幾次評(píng)測(cè)。這項(xiàng)評(píng)測(cè)旨在開(kāi)發(fā)自動(dòng)內(nèi)容抽取技術(shù)以支持對(duì)三種不同來(lái)源（普通文本、由自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別ASR得到的文本、由光學(xué)字符識(shí)別OCR得到的文本）的語(yǔ)言文本的自動(dòng)處理，研究的主要內(nèi)容是自動(dòng)抽取新聞?wù)Z料中出現(xiàn)的實(shí)體、關(guān)系、事件等內(nèi)容，即對(duì)新聞?wù)Z料中實(shí)體、關(guān)系、事件的識(shí)別與描述。與MUC相比，目前的ACE評(píng)測(cè)不針對(duì)某個(gè)具體的領(lǐng)域或場(chǎng)景，采用基于漏報(bào)（標(biāo)準(zhǔn)答案中有而系統(tǒng)輸出中沒(méi)有）和誤報(bào)（標(biāo)準(zhǔn)答案中沒(méi)有而系統(tǒng)輸出中有）為基礎(chǔ)的一套評(píng)價(jià)體系，還對(duì)系統(tǒng)跨文檔處理（Cross-document processing）能力進(jìn)行評(píng)測(cè)。這一新的評(píng)測(cè)會(huì)議將把信息抽取技術(shù)研究引向新的高度。

國(guó)內(nèi)對(duì)中文信息提取系統(tǒng)的研究起步較晚，還集中在命名實(shí)體識(shí)別方面，遵照MUC規(guī)范的完整的中文信息提取系統(tǒng)目前還處于探索階段。Intel中國(guó)研究中心在ACL-2000上演示了他們開(kāi)發(fā)的一個(gè)抽取中文命名實(shí)體以及實(shí)體間關(guān)系的系統(tǒng)。在MUC-6和MUC-7上，增加了中文系統(tǒng)的評(píng)測(cè)項(xiàng)目，國(guó)立臺(tái)灣大學(xué)(National Taiwan University)和新加坡肯特崗數(shù)字實(shí)驗(yàn)室參加了MUC-7中文命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)的評(píng)測(cè)，測(cè)試了中文命名實(shí)體(人名、地名、時(shí)間、事件等名詞性短語(yǔ))的識(shí)別，取得了與英文命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)相近的性能。當(dāng)然這只是對(duì)中文信息提取作了比較初步的工作，并不能真正進(jìn)行中文信息提取。另外，北京大學(xué)計(jì)算語(yǔ)言所對(duì)中文信息提取也作了比較早的和比較系統(tǒng)的探討，承擔(dān)了兩個(gè)有關(guān)中文信息提取項(xiàng)目的工作，即自然科學(xué)基金項(xiàng)目“中文信息提取技術(shù)研究”和IBM——北大創(chuàng)新研究院項(xiàng)目“中文信息提取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)”。其目標(biāo)是研究中文信息提取中的一些基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性的問(wèn)題，為開(kāi)發(fā)實(shí)用的信息提取技術(shù)提供理論指導(dǎo)，并具體探討信息提取系統(tǒng)設(shè)計(jì)的各個(gè)環(huán)節(jié)。

（五）研究的熱點(diǎn)和趨勢(shì)

從目前的研究和應(yīng)用情況看，信息抽取系統(tǒng)的性能和可移植性仍然是制約web信息抽取技術(shù)廣泛應(yīng)用的兩個(gè)主要瓶頸。信息抽取的準(zhǔn)確率，對(duì)不同語(yǔ)言和不同類別的文本的適應(yīng)性還有待提高，在自然語(yǔ)言處理中的核心問(wèn)題仍未完全解決，而且與國(guó)外相比，我們?cè)谛畔⒊槿∠到y(tǒng)的研究上仍存在很大的差距。

因此，以下問(wèn)題將是今后Web信息抽取技術(shù)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題：

1.如何提高Web信息抽取系統(tǒng)抽取范圍的全面性。

2.如何簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)過(guò)程，提高自動(dòng)化程度。

3.如何提高系統(tǒng)對(duì)新網(wǎng)頁(yè)的適應(yīng)性，增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)Web信息抽取的適應(yīng)性。

4.如何加強(qiáng)對(duì)已有抽取規(guī)則的歸納，提高系統(tǒng)的抽取效率和準(zhǔn)確性。

5.Web上的信息和網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)處于不斷的更新和變化中，因此應(yīng)如何感知Web信息和結(jié)構(gòu)的更新變化。

6.目前的Web信息抽取工具一般都是通過(guò)學(xué)習(xí)之后可以對(duì)結(jié)構(gòu)相似的一類網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抽取，因此應(yīng)如何判斷結(jié)構(gòu)相似，如何提高系統(tǒng)的性能、可移植性的設(shè)計(jì)以及適應(yīng)多語(yǔ)種的能力。

7.在中文Web信息抽取系統(tǒng)的研究方面，應(yīng)如何借鑒國(guó)外比較成熟的系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)，并結(jié)合漢語(yǔ)的特殊性，充分利用一些基礎(chǔ)的漢語(yǔ)研究成果來(lái)構(gòu)建高效、精確的中文Web信息抽取系統(tǒng)。

（六）結(jié)束語(yǔ)

Web信息抽取是目前最活躍的研究領(lǐng)域之一，特別是經(jīng)過(guò)最近十幾年的發(fā)展，Web信息抽取作為一種能幫助人們?cè)诤Ａ啃畔⒅醒杆僬业剿栊畔⒌募夹g(shù)越來(lái)越受到重視。盡管目前該領(lǐng)域研究已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但仍然存在一些問(wèn)題有待解決。相信隨著領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)Web信息抽取領(lǐng)域的研究的逐漸深入，難題逐漸被解決，越來(lái)越多的好技術(shù)應(yīng)用到該領(lǐng)域，Web信息抽取技術(shù)必將得到更大的發(fā)展和更廣泛的應(yīng)用。

[1] 劉遷,焦慧,賈惠波.信息抽取技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及構(gòu)建方法的研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2007,24(7):6-9.

[2] 柳佳剛,劉高嵩,賀令亞,陳山.基于Web 的信息抽取技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展[J].福建電腦,2007(7):48-49.

[3] Ping Zhong; Jinlin Chen; Cook T.;“Web Information Extraction Using Generalized Hidden Markov Model”, Hot Topics in Web Systems and Technologies, 2006. HOTWEB'06. 1st IEEE Workshop on 13-14 Nov.2006 Page(s):1-8

[4] Ping Zhong; Jinlin Chen;“A Generalized Hidden Markov Model Approach for Web Information Extraction”Web Intelligence, 2006. WI 2006. IEEE/WIC/ACM International Conference on18-22 Dec. 2006 Page(s):709-718.

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2010-01-20

李斌（1980－），男，遼寧西豐人，中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院（遼寧沈陽(yáng)）信息中心助理工程師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)交換路由技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等。