郭淼霞

（泉州師范學(xué)院 數(shù)計學(xué)院，福建 泉州 362000）

中文網(wǎng)頁分類研究綜述

郭淼霞

（泉州師范學(xué)院 數(shù)計學(xué)院，福建 泉州 362000）

介紹了中文網(wǎng)頁分類的概念和過程，分析比較了中文網(wǎng)頁分類的主要方法和關(guān)鍵技術(shù)，簡述了實驗數(shù)據(jù)集和實驗方法，并討論了網(wǎng)頁分類研究存在的問題和未來的研究方向.

互聯(lián)網(wǎng)；分類；中文網(wǎng)頁；評估指標

網(wǎng)頁分類可以幫助用戶從海量的網(wǎng)頁中迅速、準確的找出所需要的信息，是有較大實用價值的關(guān)鍵技術(shù).網(wǎng)頁分類是在文本分類方法的基礎(chǔ)上，充分考慮網(wǎng)頁自身的一些特點進行的，在分類時除了網(wǎng)頁文本內(nèi)容外，網(wǎng)頁中所包含的如HTML標簽（tag）、主題及超鏈接等半結(jié)構(gòu)化信息都將被考慮利用.而且如何利用網(wǎng)頁自身的特點來提高分類精度也成為近年來網(wǎng)頁分類領(lǐng)域研究熱點.目前對于網(wǎng)頁分類有很多研究，本文對網(wǎng)頁分類的相關(guān)研究做了一個概述，以便更好地進行深入研究.本文將對網(wǎng)頁分類的過程、網(wǎng)頁分類的主要方法、網(wǎng)頁分類的關(guān)鍵技術(shù)、網(wǎng)頁分類的實驗數(shù)據(jù)集和實驗方法進行概述，并討論了網(wǎng)頁分類研究存在的問題和未來的研究方向.

1 簡介

1.1 網(wǎng)頁分類概念

網(wǎng)頁分類就是根據(jù)預(yù)先定義的類別標簽，為待分類網(wǎng)頁集合中的每一個網(wǎng)頁確定一個類別[1].

1.2 網(wǎng)頁分類的過程

網(wǎng)頁分類過程一般如下：首先通過訓(xùn)練一定的網(wǎng)頁集合得到類別與未知網(wǎng)頁的映射規(guī)則，即計算出網(wǎng)頁與類別的相關(guān)度，再采取一定的閾值策略決定網(wǎng)頁的類別歸屬.分類過程可以分成訓(xùn)練階段和分類階段.訓(xùn)練階段首先為預(yù)先確定的分類體系中的每個類別人工挑選一定量的樣本，用來最大程度地體現(xiàn)每個類的特征并區(qū)別不同類之間的特征.然后將所有樣本都表示成向量形式，運用分類算法，建立分類器.在分類階段中，一個待分類的中文網(wǎng)頁經(jīng)過中文分詞并表示成向量后，利用訓(xùn)練階段得到的分類器將新網(wǎng)頁歸到某一個或幾個最有可能的類別.

2 網(wǎng)頁分類方法

國內(nèi)對自動文本分類領(lǐng)域的研究是從九十年代中期開始的[2-4]，研究也比較成熟，有很多成熟的分類算法應(yīng)用于分類.不過國內(nèi)對于網(wǎng)頁分類的研究就比較薄弱了，北京大學(xué)和清華大學(xué)是較早開始研究網(wǎng)頁分類技術(shù)的機構(gòu)，它們各自將網(wǎng)頁分類技術(shù)應(yīng)用在搜索引擎“天網(wǎng)”和“網(wǎng)絡(luò)指南針”上.從2004年6月起，北京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)實驗室和北京大學(xué)計算語言學(xué)研究所建立并維護的信息檢索研究論壇（CWIRF）,對中文網(wǎng)頁分類的研究起了很大推動作用[5].目前，研究者們針對中文網(wǎng)頁分類提出了一些解決方法，一種方法是在網(wǎng)頁分類前，先對網(wǎng)頁進行預(yù)處理，即將網(wǎng)頁中所包含的如HTML標簽、主題及超鏈接等結(jié)構(gòu)信息去除，然后利用文本分類方法對內(nèi)容信息進行分類[6].這種分類方法的分類精度取決于網(wǎng)頁去噪技術(shù)的優(yōu)劣[7]，而且缺陷是：一個網(wǎng)頁具體被分到哪一類，取決于該網(wǎng)頁中包含了哪些反映自身主題的信息，這樣，當網(wǎng)頁中沒有包含能說明自身主題的關(guān)鍵詞時，如鏈接型網(wǎng)頁，就很難對其進行正確分類了.另一種方法是分類時不光考慮純文本信息，還考慮其他半結(jié)構(gòu)化信息，如標題、頁面描述、關(guān)鍵詞和超鏈接等.因為這些半結(jié)構(gòu)化信息中出現(xiàn)的關(guān)鍵詞包含了網(wǎng)頁的重要信息，對分類有較大的作用，所以可以充分利用這些半結(jié)構(gòu)化信息，通過調(diào)節(jié)這些關(guān)鍵詞的權(quán)重來對網(wǎng)頁進行自動分類.一些研究也驗證了這種方法的有效性，Lin Shian Hua等人將網(wǎng)頁中的信息按照

標簽劃分為不同的信息塊，通過信息熵的計算將其劃分為有用的或冗余的信息塊，對冗余信息塊中的特征項賦予較低的權(quán)值，減小它對分類結(jié)果的影響[8].同樣網(wǎng)頁間的鏈接對于網(wǎng)頁分類來說蘊含著重要的信息，因為網(wǎng)頁編輯時，這個網(wǎng)頁中的鏈接或多或少體現(xiàn)了編輯者對鏈接頁面的認同，反映了網(wǎng)頁與鏈接頁面之間的某種相關(guān)性，大量研究也證明了利用相關(guān)網(wǎng)頁調(diào)整分類結(jié)果可以有效提高分類精度.任玉、樊勇等根據(jù)網(wǎng)頁文本信息的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容特征,提出一種網(wǎng)頁主題文本信息的抽取策略,將網(wǎng)頁文檔表示為DOM標簽樹的形式,然后根據(jù)Web頁面的結(jié)構(gòu)特征進行內(nèi)容塊的分割,以網(wǎng)頁的文本內(nèi)容特征為依據(jù)識別鏈接型和主題型內(nèi)容塊,并提取主題型網(wǎng)頁的文本信息塊，有效地實現(xiàn)了鏈接型和主題型網(wǎng)頁的分類[9]；Yang Y、Glover EJ、Furnkranz J、Kan MY[10-13]等人在各自研究中利用超鏈接中的錨詞（anchor word）或其周圍的詞語（擴展錨詞）作為特征來表達超鏈接所指向的文本；郭淼霞、吳揚揚提出基于Web超鏈接結(jié)構(gòu)信息的網(wǎng)頁分類方法，充分利用WEB結(jié)構(gòu)信息，提高分類精度[14].也有研究者認為網(wǎng)頁是包含噪音信息的半結(jié)構(gòu)化文本，所以可以將網(wǎng)頁分類看成是噪音環(huán)境下的文本分類，研究[1]通過對比實驗，找到了一種抗噪音的網(wǎng)頁分類算法.目前,在分類時，如何恰當?shù)乇硎揪W(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)化信息，是一個仍需繼續(xù)研究的問題，而且.人們對網(wǎng)頁分類的研究也從傳統(tǒng)的基于網(wǎng)頁內(nèi)容轉(zhuǎn)向利用網(wǎng)頁的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及外部鏈接關(guān)系.

3 網(wǎng)頁分類關(guān)鍵技術(shù)

3.1 預(yù)處理技術(shù)

在網(wǎng)頁分類研究中，網(wǎng)頁預(yù)處理是一個很重要的步驟，對網(wǎng)頁的預(yù)處理過程主要涉及噪音去除和主題相關(guān)信息提取等技術(shù).Lan Yi將網(wǎng)頁噪音分為全局噪音和局部噪音[15].一般分類研究只涉及局部噪音的去除.網(wǎng)頁去噪的方法主要有：基于啟發(fā)式方法、基于機器學(xué)習(xí)方法以及在機器學(xué)習(xí)方法中采用啟發(fā)式規(guī)則輔助的方法[16].基于啟發(fā)式方法是通過一些啟發(fā)式的規(guī)則判斷網(wǎng)頁中哪些是有用信息，哪些是噪音信息[7]，不過因為網(wǎng)頁格式的多樣性，基于啟發(fā)式方法通用性不強，效果往往不能令人滿意.目前，研究者大多使用在機器學(xué)習(xí)方法中采用啟發(fā)式規(guī)則輔助的方法進行去噪.王建冬提出一種基于內(nèi)容規(guī)則的網(wǎng)頁凈化算法.先通過迭代的方式對于網(wǎng)頁中的噪聲內(nèi)容進行剝離,又提出一種基于修正的編輯距離的計算錨文本的主題相似性的算法,該方法在一定程度上考慮了網(wǎng)頁的語義因素[17].Yi Lan將同一個網(wǎng)站上各網(wǎng)頁的DOM樹進行合并壓縮，形成CST（Compressed Structure Tree），用以發(fā)現(xiàn)和去除網(wǎng)頁中的噪聲，并根據(jù)CSS樹對處于不同位置的特征賦予不同的權(quán)值，以提高分類的精度[18].萬樂等提出提出了一種基于主題的網(wǎng)頁噪音去除算法，通過構(gòu)造網(wǎng)頁DOM樹的一個變種，即內(nèi)容塊樹，利用分類器判斷網(wǎng)頁的噪音塊,該方法噪音去除精度是87％[19].Ji Xiang-wen等提出了一種基于樹相似度的模板生成方法，并將生成模板用于頁面結(jié)構(gòu)信息的提取，其模板生成較為復(fù)雜，在提取簡單頁面信息時代價過大[20].

對于主題相關(guān)信息的提取，一般和去噪同時進行，任玉、樊勇等提出一種網(wǎng)頁主題文本信息的抽取策略,以網(wǎng)頁的文本內(nèi)容特征為依據(jù)識別鏈接型和主題型內(nèi)容塊,能準確地完成主題型網(wǎng)頁的文本信息塊的抽取任務(wù)[9].文獻[14]在去噪的同時提取文本信息和超鏈接信息，所提取信息對分類精度的提高，均在分類試驗中得到驗證.

3.2 文本模型

向量空間模型（VSM）是基于統(tǒng)計的網(wǎng)頁分類系統(tǒng)中廣泛采用的文本計算模型.向量空間模型可以將給定的文本轉(zhuǎn)換成一個維數(shù)很高的向量.向量空間模型最突出的特點是可以方便的計算出兩個向量的相似度，即向量所對應(yīng)的文本的相似性.目前VSM仍是文本表示的主要方法，也有研究者進行新的嘗試.曾致遠、張莉提出一種新的文本表示算法，應(yīng)用在網(wǎng)頁文本過濾系統(tǒng)中.比起傳統(tǒng)的向量空間模型，這種建立在其上的改進算法有更快的過濾速度和更高的過濾精度.該算法直接從過濾模板的特征集中取出詞條，只在網(wǎng)頁文本出現(xiàn)該詞的地方進行精確處理.根據(jù)特征項所在的網(wǎng)頁標簽，賦予不同的權(quán)值系數(shù)，以準確定義特征詞在文中的重要程度，最后建立該網(wǎng)頁的文本表示模型[21].目前為止，非VSM的表示在理論上的合理性及面對實際應(yīng)用的可擴展性還需要深入驗證，適合它們的分類方法比較單一，而且未得到廣泛的應(yīng)用.

3.3 特征選擇

特征選擇是網(wǎng)頁分類過程中的關(guān)鍵技術(shù).特征選擇的主要方法是利用數(shù)學(xué)工具降低模式維數(shù)，尋找最有效的特征構(gòu)成較低維數(shù)的模式向量.中文文本分類的特征空間所采取的特征選擇算法一般是構(gòu)造一個評價函數(shù)，對特征集中的每個特征進行獨立的評估.這樣每個特征都獲得一個評估分，然后對所有的特征按照其評估分的大小進行排序，選取預(yù)定數(shù)目的最佳特征作為結(jié)果的特征子集.所以，選取多少個最佳特性以及采用什么評價函數(shù)，都需要針對某一個具體的問題通過試驗來決定.常用的評估函數(shù)有：特征頻度（Term Frequency）、文檔頻度（DocumentFrequency）、特征熵（Term Entropy）、互信息（Multi Information）、信息增益（Information Gain）、X2統(tǒng)計量（Chi square）、特征權(quán)（Term Strength）、期望交叉熵（Expected Cross Entropy）、文本證據(jù)權(quán)（Weight of Evidence for Text）、幾率比（Odds Ratio）等.這些評估函數(shù)從不同的角度度量特征對分類所起的作用，以上方法各有利弊，沒有哪種方法對分類效果有絕對優(yōu)勢，這是因為文本分類本身涉及到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合本身的特點,同時不同的分類器對文本分類的效果也不盡相同.

在網(wǎng)頁分類研究中，研究者們往往根據(jù)網(wǎng)頁特點，對傳統(tǒng)特征提取算法做相應(yīng)改進，以適應(yīng)網(wǎng)頁分類需要.谷峰提出了一種基于序列數(shù)據(jù)挖掘的中文網(wǎng)頁候選特征的選擇方法,該方法運用改進的 PAT樹結(jié)構(gòu)挖掘頻繁出現(xiàn)在同一類中文網(wǎng)頁中的字符串,通過凈頻率計算,挖掘出中文網(wǎng)頁中頻繁出現(xiàn)的有意義的詞、短語、英文單詞等,該算法不僅能挖掘出傳統(tǒng)方法所選擇出的絕大部分特征,還能挖掘出一些有意義的、切詞系統(tǒng)詞庫中沒有的、能反映分類特點的人名,地名,新詞、常用語、外文單詞等[6].李會、王立峰提出了一種特征選擇方法：首先計算文本的特征值，每個特征值被賦予一個權(quán)重值，權(quán)重值的大小表示文本特征的重要程度，權(quán)重值最大的特征為決定性特征，決定性特征能代表某一類；然后通過構(gòu)造樹結(jié)構(gòu)模型來消除噪音文本，同時還可以降低計算復(fù)雜度；最后改進該算法，動態(tài)的檢測相對于當前節(jié)點的最佳節(jié)點更有利于進行特征選擇.實驗結(jié)果表明，該方法具有較高的分類精度，且計算成本較低，符合規(guī)模Web自動分類的需要[22].目前對于特征選擇方法的研究要針對于中文網(wǎng)頁的特點，結(jié)合特定的分類算法進行.

3.4 網(wǎng)頁分類算法

網(wǎng)頁分類算法大都來自文本分類算法，常用的網(wǎng)頁分類算法有以下幾種：kNN 算法、NB（Na觙ve Bayes）算法、基于SVM的分類算法、遺傳算法（GA）、Rocchio算法等.這些算法在文本分類中都有較好分類效果，但是直接應(yīng)用于網(wǎng)頁分類時，效果就差強人意了，這是因為網(wǎng)頁是包含噪音信息的半結(jié)構(gòu)化文本.有研究者嘗試尋找能抗噪音的分類算法，王小冷、王斌把在傳統(tǒng)文本分類中性能基本相當?shù)幕贜-gram模型的貝葉斯（NGBayes）、基于分詞的樸素貝葉斯（Nbayes）和基于分詞的k近鄰kNN 分類方法應(yīng)用到網(wǎng)頁分類領(lǐng)域，通過實驗證明NGBayes的分類性能遠高于其他兩種算法，是一種抗噪音的中文網(wǎng)頁分類方法[1].但是更多的研究者則是充分利用各種分類算法的特點，結(jié)合多種分類算法進行分類，以提高分類精度.劉曉勇將遺傳算法（GA）和支撐向量機（SVM）結(jié)合起來，利用遺傳算法良好的尋優(yōu)能力優(yōu)化SVM的分類性能，實驗表明，新算法的分類正確率較SVM有顯著提高[23].

4 網(wǎng)頁分類實驗與方法

4.1 采用的實驗數(shù)據(jù)集

目前，由于沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，大多研究者在研究中均采用自己建立的數(shù)據(jù)集做實驗和研究基礎(chǔ)，郭淼霞等從互聯(lián)網(wǎng)上收集組成了實驗數(shù)據(jù)集,包括126個財經(jīng)類網(wǎng)頁、114個旅游類網(wǎng)頁、101個中醫(yī)類網(wǎng)頁,共3個類別,341個網(wǎng)頁，以及從www.yahoo.com.cn搜索引擎上下載的它們的鄰居網(wǎng)頁，共1705個網(wǎng)頁.從而在這個數(shù)據(jù)集上作相關(guān)的實驗[14].不過，幸運的是，目前已有一些研究機構(gòu)開始建立數(shù)據(jù)集，供研究者使用.從2004年開始，北京大學(xué)中文WEB信息檢索論壇提供數(shù)據(jù)集CCT2006和CCT2002-V1.1供研究者進行分類實驗，已有很多研究[1,6,7]采用該數(shù)據(jù)集做實驗和研究基礎(chǔ).也有相關(guān)研究[19]以sogou labs提供的語料庫為研究基礎(chǔ).不過由于目前還沒有形成統(tǒng)一、標準的數(shù)據(jù)集，所以各研究的實驗結(jié)果沒有可比性和可重復(fù)性，不便于交流與提高.

4.2 采用試驗方法

網(wǎng)頁分類中評估分類效果常用的評估指標[24]有：準確率、查全率和F1測試值，另外還有微平均，宏平均評估指標.準確率和查全率反映了分類質(zhì)量的兩個不同方面，結(jié)合兩者提出一些綜合評估指標，像F1測試值.微平均指計算每一類的準確率、查全率和F1值.宏平均指計算全部類的準確率、查全率和F1值.

網(wǎng)頁分類研究大多數(shù)都采用這些指標評估分類效果，研究[1]利用MacroF1評估分類效果，研究[14]采用準確率、查全率和F1值評估分類效果，研究[22]利用正確率對分類效果進行評估.

5 存在問題和研究展望

中文網(wǎng)頁分類是實用的關(guān)鍵技術(shù)，可以幫助用戶避開互聯(lián)網(wǎng)上繁雜的信息，準確找到所需要的信息.由于中文網(wǎng)頁的特點所限，目前中文網(wǎng)頁分類技術(shù)的研究還很薄弱，需要解決的問題還有很多，首先由于沒有統(tǒng)一、標準實驗數(shù)據(jù)集，導(dǎo)致實驗結(jié)果沒有可比性和交流不便.所以建立統(tǒng)一、標準的數(shù)據(jù)集勢必會促進中文網(wǎng)頁分類的研究.其次特征選擇要針對于中文網(wǎng)頁的特點，結(jié)合特定的分類算法進行更深入的研究.最后，如何有效地利用Web頁面的鏈接結(jié)構(gòu)信息對文檔進行表示和分類也是需繼續(xù)研究的課題.

6 結(jié)束語

本文對網(wǎng)頁分類的過程、主要方法、關(guān)鍵技術(shù)、實驗數(shù)據(jù)集和實驗方法進行了概述，討論了網(wǎng)頁分類研究存在的問題和未來的研究方向.

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TP391.1

A

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