（黑龍江工商學(xué)院 黑龍江 哈爾濱 150025）

隨著商品在線評(píng)論數(shù)量的驟然增加，消費(fèi)者要想找出商品評(píng)論中的有用信息需要消耗大量精力.因此對(duì)這些散落在Html網(wǎng)頁中無結(jié)構(gòu)的信息進(jìn)行提取、分析，不僅能夠幫助消費(fèi)者從海量的文本中快速獲得有效的信息，節(jié)省人力成本，也可以幫助企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品、提高質(zhì)量，從而為電子商務(wù)產(chǎn)品推薦提供一種新的營(yíng)銷模式.為有效的抽取互聯(lián)網(wǎng)上的信息，網(wǎng)絡(luò)文本信息非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)文本信息采集技術(shù)和細(xì)粒度數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用而生.信息抽取技術(shù)是通過對(duì)網(wǎng)頁進(jìn)行處理，從半結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的Web頁面中抽取出用戶感興趣的信息和內(nèi)容，并將其轉(zhuǎn)化成清晰的結(jié)構(gòu)形式.

信息采集技術(shù)是指通過分析網(wǎng)頁Html代碼，獲取網(wǎng)頁內(nèi)的超鏈接信息，并使用廣度優(yōu)先遍歷算法、深度優(yōu)先遍歷算法、增量存儲(chǔ)算法等實(shí)現(xiàn)自動(dòng)連續(xù)的分析鏈接、抓取文件、處理和保存數(shù)據(jù)的過程.細(xì)粒度挖掘技術(shù)深入到產(chǎn)品特征層面，能夠提取到評(píng)價(jià)信息中涉及的評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)詞以及對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)傾向等意見要素，從而為一些實(shí)際應(yīng)用提供必要的細(xì)節(jié)信息.而目前根據(jù)抽取技術(shù)和依據(jù)理論的不同，主要有RAPIERE 、WHISKt 和SRV基于自然語言的信息抽取，STAI KER，SOFTMEAI Y和WINE基于包裝歸納的信息抽取，WebQLE基于Web查詢的信息抽取，基于文檔結(jié)構(gòu)模型和網(wǎng)頁模板的DOM 信息抽取。

面對(duì)海量數(shù)據(jù)，抽取技術(shù)的性能是一個(gè)十分重要的評(píng)價(jià)指標(biāo)，而通過網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)分析并使用語言和格式規(guī)則進(jìn)行標(biāo)簽篩選的技術(shù)卻很少.HtmlParser是不依賴于庫文件的輕量級(jí)解析器，通過語言與格式規(guī)則進(jìn)行標(biāo)簽篩選，過濾目標(biāo)數(shù)據(jù)，在保持系統(tǒng)抽取效率的基礎(chǔ)上保證抽取算法的準(zhǔn)確性.本文首先介紹了URI 采集以及文本抽取的過程，其次給出了URL采集和文本抽取算法的關(guān)鍵步驟，再次通過舉例實(shí)現(xiàn)了URL采集和文本抽取算法，表明了基于語言和格式規(guī)則的HtmlParser標(biāo)簽解析技術(shù)的性能和優(yōu)勢(shì).采用HtmlParser解析網(wǎng)頁，得到URL采集庫，對(duì)庫中URL所指向的頁面進(jìn)行標(biāo)簽解析從而實(shí)現(xiàn)文本提取的關(guān)鍵部分.

1 URL信息采集算法

信息采集過程的算法設(shè)計(jì)思想是：首先由一個(gè)初始URL對(duì)隊(duì)列進(jìn)行初始化，然后從隊(duì)列中取出一個(gè)元素，獲取此元素所指向的Web頁面，對(duì)頁面進(jìn)行網(wǎng)頁源代碼解析，得到目標(biāo)標(biāo)簽中的URL，將其入隊(duì)，然后重復(fù)上面的過程，不斷執(zhí)行入隊(duì)一出隊(duì)一解析一獲得URL的循環(huán)操作，直到根據(jù)采集策略停止算法，具體過程

算法1：URL采集算法

輸入：初始URL

輸出：URL采集庫

1）首先判斷參數(shù)URL是否為Null；

2）如果為Null，程序退出；否則，根據(jù)URL得

到Html頁面；

3）利用頁面解析器HtmlParser解析網(wǎng)頁；

4）分析Html源代碼中具體URL信息所在節(jié)

點(diǎn)< a> 標(biāo)簽；

5）利用標(biāo)簽的href屬性，過濾得到下一

頁的網(wǎng)頁URL地址；

6）將步驟5中的URL地址值傳到步驟1，重復(fù)

1）～6）的步驟；

7）最后遍歷得到所有的目標(biāo)URL地址，建成

URL采集庫.

2 網(wǎng)頁文本內(nèi)容抽取算法

京東網(wǎng)（www.jd.corn）是國(guó)內(nèi)最受歡迎的電子產(chǎn)品商務(wù)網(wǎng)站之一，以京東網(wǎng)站上用戶評(píng)論數(shù)量最多的某數(shù)碼相機(jī)的評(píng)論數(shù)據(jù)為例，介紹基于HtmlParser的網(wǎng)頁評(píng)論文本提取方法，

信息抽取具體過程如算法2所示.

算法2：Web文本信息抽取算法

輸入：產(chǎn)品評(píng)論的URL地址

輸出：提取產(chǎn)品的評(píng)論文本

1）算法人口接受產(chǎn)品評(píng)論的URL地址；

2）判斷URL參數(shù)是否滿足Web文本信息提

取算法；

3）若不滿足程序退出；

4）若滿足，分析網(wǎng)頁Html源代碼中評(píng)論文

本所在的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)class為comment-content的

div標(biāo)簽；

5）利用HtmlParser的Tag Filter過濾，將抽取

的comment-content的文本用node list容器逐個(gè)遍

歷，提取出網(wǎng)頁中的評(píng)論文本；

6）將提取出的評(píng)論文本通過2.3節(jié)的文本內(nèi)

容去噪算法進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；

7）將清洗去噪后的文本信息，存人到評(píng)論文本

數(shù)據(jù)庫.

3 網(wǎng)頁文本內(nèi)容去噪

網(wǎng)頁去噪包括兩部分：頁面標(biāo)簽去噪和頁面內(nèi)容去噪.由于Web頁面包含很多美化頁面的Css、用于頁面渲染的JavaScript腳本以及為突出某一主題思想的Flash動(dòng)畫，這些噪音內(nèi)容給網(wǎng)頁信息提取造成了很大的障礙，因此標(biāo)簽去噪顯得尤為重要.而Web網(wǎng)頁提取出的內(nèi)容由于瀏覽器解析，或者內(nèi)容本身的原因，有些是與提取主題無關(guān)的內(nèi)容，所以為了減少數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)，要對(duì)Web網(wǎng)頁進(jìn)行內(nèi)容去噪.標(biāo)簽去噪，在上文中的網(wǎng)頁文本內(nèi)容爬去的時(shí)候通過過濾標(biāo)簽已經(jīng)做到，本節(jié)著重討論對(duì)網(wǎng)頁文本內(nèi)容去噪，關(guān)鍵技術(shù)用到sun在jdk1.4中加入了java.util.regex包的正則表達(dá)式.定義一個(gè)用來匹配噪音字符串的模式PatternPattern，然后一個(gè)Mathcer實(shí)例在這個(gè)給定的Pattern模式的控制下進(jìn)行字符串匹配工作，從而實(shí)現(xiàn)文本去噪，具體過程如算法3所示.

算法3：文本內(nèi)容去噪算法

輸入：提取出的產(chǎn)品評(píng)論文本

輸出：去噪后的產(chǎn)品評(píng)論文本

1）算法人口接受產(chǎn)品評(píng)論文本；

2）判斷評(píng)論文本是否滿足去噪算法的條件，

（commentStr！ =nul1） l！ （””.equals（commentStr））；

3）若不滿足程序退出；

4）若滿足，通過Pattern類的compile方法來編譯正則表達(dá)式：Pattern P=Pattern.compile（”^rAza—z]+MYM”），其中”^[A—za—z]-4-MYM”是26個(gè)不區(qū)分大小寫的英文字母的正則表達(dá)式；

5）對(duì)傳人的評(píng)論文本commentStr以該正則表達(dá)式為模開展匹配，Matcher m=P.matcher（corn—mentStr）；

6）匹配成功的文本進(jìn)行清洗替換操作，StringnewStr= m.replaceAll（””）；

7）最后輸出去噪后的新文本.

網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的迅速增加，提高了文本抽取的難度，但能輕量解析海量數(shù)據(jù)的方法卻很少.本文以HtmlParser為理論基礎(chǔ)，通過對(duì)網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)分析使用語言和格式規(guī)則進(jìn)行標(biāo)簽篩選，在保持系統(tǒng)性能的基礎(chǔ)上保證了抽取算法的準(zhǔn)確率和回召率.本文首先通過有向圖形式關(guān)聯(lián)的Web網(wǎng)頁數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提出并實(shí)現(xiàn)了URL采集算法，然后針對(duì)網(wǎng)頁評(píng)論文本的Html結(jié)構(gòu)，提出了網(wǎng)頁文本提取算法，并采用模式匹配對(duì)提取出的網(wǎng)頁文本進(jìn)行去噪處理，下一步將繼續(xù)完善評(píng)論文本的抽取算法，解決由電子商務(wù)網(wǎng)站的網(wǎng)頁源代碼風(fēng)格的不同，而導(dǎo)致網(wǎng)頁解析受限制的問題，從而實(shí)現(xiàn)跨網(wǎng)站的通用文本抽取算法.

作者簡(jiǎn)介：李春輝（1983.12--），講師，研究方向web信息抽取技術(shù)。