大量研究發(fā)現(xiàn)正文節(jié)點(diǎn)一般分布在DOM樹(shù)的葉節(jié)點(diǎn)中。 因此，采用DOM樹(shù)的深度優(yōu)先遍歷來(lái)分析葉子節(jié)點(diǎn)中的信息。步驟如下：

(1) 深度優(yōu)先遍歷DOM樹(shù)，從葉子節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，找到最底層的第一個(gè)容器標(biāo)簽，讀取該節(jié)點(diǎn)信息加入文本塊隊(duì)列，并標(biāo)記已訪問(wèn)。

(2) 判斷葉子節(jié)點(diǎn)有未被訪問(wèn)的兄弟節(jié)點(diǎn)，若有則讀取節(jié)點(diǎn)信息加入文本塊隊(duì)列，并標(biāo)記已訪問(wèn)。若無(wú)則讀取父節(jié)點(diǎn)信息，若父節(jié)點(diǎn)未被訪問(wèn)，并且不是body節(jié)點(diǎn)，則重復(fù)(1)過(guò)程。直到將所有的節(jié)點(diǎn)都訪問(wèn)，輸出文本塊隊(duì)列。

2 SVM文本塊分類

在本文中，去噪被認(rèn)為是二元分類問(wèn)題，即正文塊和噪音塊。在實(shí)驗(yàn)中，SVM用于解決二元分類問(wèn)題。 假設(shè)在n維空間中定義了訓(xùn)練集，正類表示正文塊，負(fù)類表示噪聲塊。選擇了可以區(qū)分正文塊和噪音塊的五個(gè)重要特征屬性，即可以訓(xùn)練出五維的特征屬性矩陣。

2.1 文本特征標(biāo)注

文本塊特征會(huì)直接影響SVM的分類效果，通過(guò)分析網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，雖然各個(gè)網(wǎng)站的風(fēng)格有差異，但主題網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)是很相似的。通過(guò)使用數(shù)學(xué)模型分析其組成并計(jì)算其比例，形成具有不同含義的特征文本的密度值。本文使用五種密度值進(jìn)行特征標(biāo)注，分別如下：

(1) 超鏈接密度:“超鏈接”形式的文本長(zhǎng)度與文本塊總長(zhǎng)度的比例稱為文本塊的超鏈接密度,其公式為：

(1)

式中：HLL為超鏈接文字長(zhǎng)度，AL為文本塊包含的文字總長(zhǎng)度。諸如廣告、友情鏈接、目錄和導(dǎo)航之類的大量“網(wǎng)絡(luò)噪聲”通常以“超鏈接”的形式存在，并且與正文內(nèi)容在不同文本塊中。 也就是說(shuō)，文本塊中超鏈接的密度越高，該文本塊屬于噪音塊的概率就越大。

(2) 噪音詞密度:通常用于標(biāo)識(shí)網(wǎng)站自身的功能，與頁(yè)面正文內(nèi)容無(wú)關(guān)的詞語(yǔ)數(shù)量，(如“首頁(yè)”、“搜索”、“聲明”、“版權(quán)”、“幫助”等)與整個(gè)文本塊詞語(yǔ)數(shù)量之比，稱為該文本塊的噪音詞密度，其公式為：

(2)

式中：NWC是文本塊中有噪音的詞語(yǔ)的數(shù)量，AWC是文本塊中的詞語(yǔ)總數(shù)。 噪音詞的出現(xiàn)并非偶然。 通過(guò)對(duì)大量網(wǎng)頁(yè)的研究，發(fā)現(xiàn)文本塊中的噪音詞的比例越高，該文本塊是噪音塊的概率越大。本文通過(guò)哈爾濱工業(yè)大學(xué)信息檢索研究中心開(kāi)發(fā)分詞工具來(lái)對(duì)文本塊內(nèi)容進(jìn)行分詞處理，并提取出詞語(yǔ)信息來(lái)進(jìn)行計(jì)算。

(3) 中文標(biāo)點(diǎn)密度:在某一文本塊中，中文標(biāo)點(diǎn)與文本塊內(nèi)字符總長(zhǎng)度之比，稱為該文本塊的中文標(biāo)點(diǎn)密度，其公式為：

(3)

式中：SCL是文本塊中中文標(biāo)點(diǎn)的數(shù)量，ACL是文本塊中字符的總數(shù)量。通過(guò)對(duì)網(wǎng)頁(yè)的研究和分析，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)文本通常分段顯示。 段落通常包含標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，而網(wǎng)頁(yè)中的噪音信息通常不包含或僅包含一個(gè)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。

(4) 文本修飾標(biāo)簽密度:“strong”、“b”、“I”、“h1”、“h2”、“u”等修飾文字的標(biāo)簽稱為文本修飾標(biāo)簽。某一文本塊中，文本修飾標(biāo)簽數(shù)量與文本塊中所有標(biāo)簽數(shù)量之比，稱為該文本塊的文本修飾標(biāo)簽密度，其公式為：

(4)

式中：LC為文本塊包含的文本修飾標(biāo)簽的數(shù)量，ALC為文本塊中所有標(biāo)簽的數(shù)量。文本修飾標(biāo)簽對(duì)文本的內(nèi)容進(jìn)行裝飾，增加文本的可讀性，通常修飾標(biāo)簽會(huì)在正文中體現(xiàn)。

(5) 網(wǎng)頁(yè)區(qū)域密度:在整個(gè)HTML中，正文文本塊通常集中在網(wǎng)頁(yè)的某個(gè)區(qū)域位置，稱為該正文文本塊的網(wǎng)頁(yè)區(qū)域密度，其公式為：

(5)

式中：NS為該文本塊容器標(biāo)簽所在的節(jié)點(diǎn)序數(shù)，ANS為整個(gè)DOM樹(shù)的節(jié)點(diǎn)總數(shù)。經(jīng)過(guò)大量的研究發(fā)現(xiàn)，正文容器標(biāo)簽的區(qū)域密度通常在18%～55%范圍內(nèi)，這對(duì)我們進(jìn)一步判斷正文文本塊有很大的參考價(jià)值。

2.2 數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練

本文從網(wǎng)易、新浪、人民網(wǎng)等主題網(wǎng)站隨機(jī)提取10個(gè)頁(yè)面作為訓(xùn)練網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)特征提取器針對(duì)2.1節(jié)提出的五種密度特征來(lái)提取，并且人工標(biāo)注文本塊的類別(-1：噪音塊、1：正文塊)。針對(duì)訓(xùn)練期間所出現(xiàn)的問(wèn)題，文本通過(guò)以下方法解決：

(1) 數(shù)值歸一化處理。為了讓結(jié)果更加準(zhǔn)確，在處理不同取值范圍的特征值時(shí)，通常采用數(shù)值歸一化方法，本文將任意取值范圍的特征值轉(zhuǎn)化為(0,1)區(qū)間內(nèi)的值，公式如下：

(6)

式中：newValue為特征值數(shù)值歸一化后新的值,oldValue為原始特征值，max和min分別是數(shù)據(jù)集中的最小特征值和最大特征值。

(2) 確定訓(xùn)練矩陣。將上述五個(gè)特征屬性用作輸入?yún)?shù)，得到訓(xùn)練矩陣。

(3) 選擇核函數(shù)。核函數(shù)的作用就是隱含著一個(gè)從低維空間到高維空間的映射，而這個(gè)映射可以把低維空間中線性不可分的兩類點(diǎn)變成線性可分的。SVM中常用的內(nèi)核函數(shù)有四種：線性核函數(shù),高斯核函數(shù)，多項(xiàng)式核函數(shù)，感知核函數(shù)[13]。多實(shí)證應(yīng)用表明高斯核函數(shù)(RBF)SVM具有良好的學(xué)習(xí)能力，其公式如下：

(7)

式中：σ為核函數(shù)的參數(shù)，需要人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)整。

(4) 調(diào)參方法。在模型中，有兩個(gè)超參數(shù)分別是懲罰系數(shù)C和RBF核函數(shù)的系數(shù)σ是需要人工調(diào)整的。當(dāng)C越大，σ越小，核函數(shù)對(duì)x的衰減越快，這就放大了數(shù)據(jù)之間的差別，致使該模型只適用于支持向量附近，未知樣本分類效果差，訓(xùn)練精度高，而測(cè)試精度不高的可能；如果C值越小，σ值越大，平滑效果越大，訓(xùn)練精度不高，從而也會(huì)影響測(cè)試精度。本文使用交叉檢驗(yàn)法來(lái)確定此數(shù)據(jù)模型的參數(shù)σ1、C1。

(5) 交叉檢驗(yàn)法。首先把數(shù)據(jù)集分為兩部分：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集；為了判斷一個(gè)模型的優(yōu)秀程度，我們將模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集替換成驗(yàn)證集進(jìn)行檢驗(yàn)，從而獲得驗(yàn)證結(jié)果。但我們不能只對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行一次分割，而是必須將其隨機(jī)分割幾次，從而每次都得到一個(gè)結(jié)果。再求所有結(jié)果的均值，就可以對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行評(píng)估了。我們可以在其間不斷地調(diào)整模型參數(shù)，通過(guò)比較結(jié)果可以得出這個(gè)模型的最佳參數(shù)。

2.3 文本塊分類

通過(guò)SVM數(shù)據(jù)模型對(duì)文本塊進(jìn)行分類，需要注意的是，這時(shí)已經(jīng)完成了文本塊處理相關(guān)的工作，具體步驟如下：

(1) 先對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行預(yù)處理并生成DOM樹(shù)。

(2) 遍歷DOM樹(shù)獲得文本塊并加入到隊(duì)列中。

(3) 利用特征提取器對(duì)每個(gè)文本塊進(jìn)行密度特征提取。

(4) 將文本塊密度特征輸入到SVM數(shù)據(jù)模型中，返回相應(yīng)結(jié)果R。

(5) 保存R>0的文本塊(R為結(jié)果值，R<0：噪音塊，R>0：正文塊)。

根據(jù)上述方法，得到正文塊的具體步驟如圖1所示。

圖1 正文塊獲取步驟

3 SVM正文塊內(nèi)降噪

經(jīng)過(guò)上述步驟處理之后，就可以獲得正文塊。文本塊中仍有一些需要去除的噪聲信息。研究分析發(fā)現(xiàn)塊內(nèi)噪音一般存在以下特點(diǎn)[12]：

(1) 噪音信息不會(huì)太長(zhǎng)，通常只有幾個(gè)詞，而且不包含標(biāo)點(diǎn)符號(hào)信息。

(2) 塊內(nèi)噪音通常存在于正文塊的頭部或尾部，并且不會(huì)出現(xiàn)在混淆文本內(nèi)容的段落。

根據(jù)上述特點(diǎn)，本文以段落為基本單位分析正文文本塊，提出“段落文字密度”，“段落標(biāo)點(diǎn)密度”和“段落區(qū)域密度”的概念，以評(píng)估某個(gè)段落是否為塊內(nèi)噪音段落。

常用的HTML分段指示標(biāo)記有：

、
、

、

、

、

、

、

、、、

---

、

和，源HTML腳本中的回車符可以忽略不計(jì)[14]，這些標(biāo)記對(duì)之間的文本(不再被其他標(biāo)記分隔)稱為段落。

定義1(段落文字密度) 劃分某正文文本塊為若干段落，每個(gè)段落中的文字?jǐn)?shù)量與整個(gè)文本塊文字?jǐn)?shù)量之比，稱為該段落的段落文字密度。

定義2(段落標(biāo)點(diǎn)密度) 劃分某正文文本塊為若干段落，每個(gè)段落中的中文標(biāo)點(diǎn)數(shù)量與該段落的內(nèi)容字符數(shù)之比，稱為該段落的段落標(biāo)點(diǎn)密度。

定義3(段落區(qū)域密度) 劃分某正文文本塊為若干段落，每一段落所占文本塊的起始位置到終止位置的行數(shù)，稱為該段落的區(qū)域。整個(gè)區(qū)域相對(duì)于段落的位置，稱為段落區(qū)域密度。

段落區(qū)域是一個(gè)范圍值，因此我們使用均值法得到一個(gè)中間密度值作為該段落區(qū)域密度，其公式為：

(8)

式中：MIN(PC)為段落區(qū)域中最小行對(duì)應(yīng)的正文塊中段落序數(shù)，APC為正文塊中段落總數(shù)，MAX(PC)為段落區(qū)域中最大行對(duì)應(yīng)的正文塊中段落序數(shù)。

針對(duì)這2個(gè)特征建立SVM數(shù)據(jù)模型，參數(shù)σ2、C2是由交叉檢驗(yàn)法得出，分類步驟如下：

(1) 循環(huán)遍歷圖1已經(jīng)得到的正文塊隊(duì)列。

(2) 隨機(jī)選取100個(gè)段落進(jìn)行特征提取，建立數(shù)據(jù)模型，將特征輸入到數(shù)據(jù)模型中訓(xùn)練。

(3) 利用訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)模型來(lái)對(duì)文本塊的段落進(jìn)行分類。

(4) 保存R>0的段落(R為結(jié)果值，R<0：噪音段落，R>0：正文段落)。

根據(jù)上述方法，得到正文段落的具體步驟如圖2所示。

圖2 正文段落獲取步驟

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)選取互聯(lián)網(wǎng)中3個(gè)的主題網(wǎng)站:網(wǎng)易、新浪、人民網(wǎng)，和2個(gè)多主題網(wǎng)站：新浪博客、博客網(wǎng)。每個(gè)網(wǎng)站隨機(jī)爬取110個(gè)網(wǎng)頁(yè)，其中100個(gè)作為測(cè)試集，10個(gè)作為訓(xùn)練集。訓(xùn)練集需要進(jìn)行人工標(biāo)注和整理，并將每個(gè)網(wǎng)站的訓(xùn)練集隨機(jī)分成2個(gè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集和8個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

實(shí)驗(yàn)環(huán)境是Windows7 X64,開(kāi)發(fā)工具為PyCharm4.5.4,anaconda4.4.0，選用機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)包sklearn進(jìn)行開(kāi)發(fā)。本文使用sklearn中的網(wǎng)格搜索，即GridSearchCV類實(shí)現(xiàn)調(diào)參工作。實(shí)驗(yàn)證明，將SVM文本塊分類和SVM文本塊內(nèi)降噪的高斯核函數(shù)參數(shù)σ1、σ2分別設(shè)定為1.6、1.2。懲罰參數(shù)C1、C2分別設(shè)定為3.0、2.0。這種情況下，分類驗(yàn)證結(jié)果是最好的。

采用信息檢索技術(shù)中的準(zhǔn)確率(P)、召回率(R)和F值(F)三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量該方法返回結(jié)果的實(shí)際效果。定義網(wǎng)頁(yè)中有效正文內(nèi)容總行數(shù)WebValidRow，返回結(jié)果的總行數(shù)為ResultAllRow，返回結(jié)果中屬于有效正文內(nèi)容的行數(shù)為ResultValidRow，則：

(9)

(10)

(11)

實(shí)驗(yàn)對(duì)比了三種文本提取方法的準(zhǔn)確率、召回率和F值，結(jié)果如表2-表4所示。

表2 正文文本提取準(zhǔn)確率P對(duì)比 %

表3 正文文本提取召回率R對(duì)比 %

表4 正文文本提取綜合對(duì)比 %

由上述測(cè)試結(jié)果可見(jiàn)，對(duì)于單主題的網(wǎng)頁(yè)，這三種均擁有較高的召回率和不錯(cuò)的準(zhǔn)確率，且本文方法的準(zhǔn)確率要略優(yōu)于文獻(xiàn)[10]方法；而對(duì)于多主題網(wǎng)頁(yè)，本文方法在準(zhǔn)確率和召回率方面要明顯優(yōu)于其他兩種方法?？梢?jiàn)，本文方法總體表現(xiàn)上要優(yōu)于文獻(xiàn)[10]方法，特別在多主題網(wǎng)頁(yè)的處理方面，優(yōu)勢(shì)較為明顯。

5 結(jié) 語(yǔ)

與傳統(tǒng)的文本提取方法相比，本文方法在準(zhǔn)確率、召回率上都有所提高。 從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，本文中使用的方法可以應(yīng)用于大多數(shù)網(wǎng)站，但在個(gè)別網(wǎng)頁(yè)中也存在一些不準(zhǔn)確的文本塊提取。特別是一些比較簡(jiǎn)短的正文文本，該類信息密度特征提取不準(zhǔn)確，致使分類時(shí)將其作為噪音信息濾掉。這將是今后算法改進(jìn)的方向。

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