黨蕾

摘 要：信息時代，特別是大數(shù)據時代的到來，引發(fā)了文獻和信息量劇增，地方社科院在新環(huán)境新形勢下大力推進哲學社會科學繁榮與發(fā)展面臨著更多機遇和挑戰(zhàn)。針對地方社科院的發(fā)展，各研究所的科研人員需要的學科研究領域的資料信息卻無從查找，只有在社科類方向和一些專業(yè)研究機構網站中搜索與自身研究相關的信息內容，但這一工作量無疑是巨大的，由此可見，信息抽取技術的合理應用能夠有效的解決研究人員資料儲備不足的問題，只有豐富充沛的信息量，才能使得專業(yè)課題研究、學科領域研究在良好的前提下取得事半功倍的效果。

關鍵詞：信息抽取 地方社科院 主題文檔

中圖分類號：G202 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）05（a）-0011-01

1 研究現(xiàn)狀

在各地方社科院網站建設運行中，一方面一般的站內搜索引擎具備通用搜索引擎的構架和功能，通過設定的關鍵字來進行匹配查詢，查詢條件比較單一，比如：作者、標題。而另一方面在網站信息中對于新聞的抓取和各學科領域研究的信息拓展則反映較少，能將信息抽取技術應用到現(xiàn)有網站建設結構中的較少，網站功能上來看，只是簡單的作為新聞的傳播渠道，與網絡中聚結的大量WEB信息量無法做到有效交互，對研究人員進行學科研究提供的幫助不大。

2 存在的問題

（1）信息檢索的缺陷：目前信息檢索的正確率不是很高，需要人工自己進行判斷。它的根本原因是文檔內容和查詢的表示都是一種不精確性表示。另一方面自然語言的同義性和多義性也造成了檢索的正確率不高，因為詞和意義的關系是多對多的關系。計算機如果沒有語義知識和背景知識，就很難作出正確判斷。

（2）信息抽取技術的局限性：web信息抽取方法主要有基于HTML、基于本體、基于數(shù)學模型等多種技術方法，但是在信息抽取中不能準確對區(qū)域中的主題信息進行區(qū)分，并且噪聲大，啟發(fā)式算法需要較長的頁面處理時間，在這些方法中，準確度高的信息抽取方法大多需要人工參與，并且需要建立復雜的知識庫，過程比較復雜。自動化程度較高的信息抽取方法一般頁面處理時間較長，并且準確度比較低。

3 研究意義

社科院在社會理論研究的前沿，其網站功能的發(fā)展也需要隨之改革創(chuàng)新。因此，在現(xiàn)行以新聞信息發(fā)布為主要功能的前提下，不斷提供更多新型的交互式功能，比如擴展信息檢索的條件，以主要理論研究網站和社科類相關網站為備選，返回更多的相關文檔新聞以供選擇；其次根據時間節(jié)點抓取隨時更新的信息，基于主題的信息抽取技術能夠較準確的返回用戶所需要的新聞信息。

該文研究目的不僅使地方社科院網站建設更加完善，提供暢通的搜索反饋渠道滿足對信息的多樣化需求，促進地方社科院各項學科領域建設的蓬勃發(fā)展。

4 研究的基本思路和方法

該文從一般信息抽取技術的應用方法入手，將web文檔進行抽取。典型的信息抽取系統(tǒng)包括一個預處理過程，目的在于過濾掉與抽取目標不相干掉文本；然后通過詞法分析和標引，識別所有相關的詞匯；句法和語義分析只應用于所有包含了關鍵詞典句子的集合，對每個句子的分析結果近似于該句子的語義框架表示；最后對這些框架進行合并和綜合，便可得到所需的信息的各種數(shù)據項。

該文采用基礎改進的方法，主要根據現(xiàn)有的信息抽取技術結合站內檢索的特點，將信息抽取技術加到信息檢索中，增加約束條件的檢測和命名實體的抽取，滿足用戶輸出的要求，對站內搜索功能進行拓展和完善；在新聞發(fā)布的同時對WEB信息中本院新聞和學科研究領域進行信息抽取，呈現(xiàn)在地方社科院網站中予以展示，促進地方社科院網站發(fā)展的新模式。

5 主要觀點及理論創(chuàng)新程度

（1）改進的站內檢索功能：站內搜索引擎具備通用搜索引擎的構架和功能，可以對用戶的輸入進行分詞，可以進行多關鍵字搜索、關鍵詞組合搜索、句子搜索，大大提高了用戶操作的友好度；而這就需要基于學習統(tǒng)計模型的主要基準詞確定好，隨后查詢與之相關度較高的詞匯，計算PMI值（詞匯相關度）來進行判別。句子搜索則要根據句子結構分析判別出句中短語結構和搭配模式，確定該句中主題詞，根據主題詞進行匹配計算，并抽取出相似度最高的文章或報道。

我們可以在此基礎上將輸入關鍵字的某些相關的信息加入搜索條件，聯(lián)合進行查找。比如：按照一個主題把所有相關文檔提供給訪問者，可以讓訪問者更全面的了解他所想要的東西，這增加了網站信息間的組織性和邏輯性，方便了訪問者的使用，提升用戶體驗度。通過上述方法能夠根據用戶的需求進行數(shù)據挖掘，從而提高地方社科院網站系統(tǒng)的價值。

（2）信息抽取模塊功能：信息抽取技術能夠根據關鍵字匹配方法自動獲取網絡資源信息，它能夠抓取網站上的信息標題和詳細內容，而且可以對信息進行自動判別和分類。從社科院網站建設規(guī)劃來看，信息抽取不是盲目的新聞抓取，而按照關聯(lián)程度和時間順序對國內外社科類新聞進行采集并審核后發(fā)布。

針對社科院網站建設，我們通過應用屬性對比技術，在一定程度上避免了對社科類網頁的重復分析和采集， 提高了信息的更新速度和全部搜索率。同時，對不同時期需要提取的網頁給予修正。搭建WEB管理平臺便于信息處理人員處理和校驗數(shù)據，對于一些網站，無法用軟件采集的就用人工處理。需要對所有信息源進行實時監(jiān)控，如有新的數(shù)據則進行更新。

（3）信息抽取技術應用的效應：信息抽取技術的應用使得地方社科院網站建設更加多元化，不僅體現(xiàn)在各學科領域研究方面，將專業(yè)領域的相關主題文檔等做自動分類的搜索返回，這一應用產生的效應可以提升地方社科院網站在推進社科研究方面應有的功能和和作用；同時信息抽取技術的應用還反映在能夠挖掘更多不同角度和層次的新聞信息，能夠更加詳盡的展示出地方社科院廣泛的影響力，在網絡環(huán)境下發(fā)揮社科發(fā)展的更大優(yōu)勢。

除此之外，添加信息抽取技術的信息檢索方法可以拓展多種檢索條件，使得檢索結果更為準確，滿足研究人員的多種需求，同時也可建立會議檢索等媒體搜索通道，又便于院內人員進行查詢相關會議資訊，及時掌握專業(yè)領域動態(tài)，對于地方社科院各個研究所的領域研究發(fā)展也具有積極的意義。

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