基于框架语义标注的Web信息抽取技术研究的开题报告

基于框架语义标注的Web信息抽取技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的迅猛发展，网页上的信息量不断增加，对于人类来说，阅读大量网页内容成为一种不小的负担，同时也导致了信息获取的低效性。因此，信息抽取（InformationExtraction，简称IE）技术应运而生，其可以自动从大量的Web页面中抽取所需信息。IE技术不仅可以针对单一的网页进行抽取，还可以对多个网页进行抽取，从而获取更全面、更准确的信息。但是，当前大多数IE工具多选择基于规则的方法，这种方法因为需要大量的手动工作，效率和效果并不理想。而基于机器学习的方法虽然解放了人力，但是需要大量的人工标记数据，工作量也很大，因此如何利用已有的知识库、语料库、爬虫数据等来较为准确地实现Web信息抽取工作一直是一个热门的研究方向。本研究的意义便在于探索一种能够较为准确地进行Web信息抽取的技术，为Web信息抽取技术的研究和应用提供参考。二、研究内容及方法本研究的研究内容主要是基于框架语义标注的Web信息抽取技术。具体而言，研究将围绕以下几个方面展开：（1）针对现有Web信息抽取技术基于规则和机器学习方法的不足，该研究利用语义框架对Web页面进行语义标注，以提高Web信息抽取的准确性和效率。（2）研究利用已有的知识库、语料库、爬虫数据等进行训练，以提高Web信息抽取算法的准确率。（3）研究利用机器学习算法对经过框架语义标注的Web信息进行抽取。本研究采用文献研究、实验研究等方法，通过分析语义框架、机器学习、爬虫等方面的文献，确定合适的Web信息抽取算法，同时通过实验进行算法验证和数据分析，最终得出本研究的结论。三、预期成果和意义本研究预期在以下几个方面获得成果和具有实际应用价值：（1）建立基于框架语义标注的Web信息抽取技术体系，实现对Web页面的自动语义标注。（2）得出一种基于机器学习算法的Web信息抽取算法，可应用于大规模Web信息抽取。（3）在各方面实验数据上展示该算法的有效性，进一步验证该方法的实用价值。四、预期进度安排（1）第1-2个月：阅读相关文献，学习Web信息抽取的基础算法及已有研究中Web信息抽取的方法思路并进行总结归纳。（2）第3-5个月：基于框架语义标注的Web信息抽取技术的研究与实现，分析语义框架等相关文献，实现对Web页面的自动语义标注。（3）第6-9个月：利用机器学习算法对经过框架语义标注的Web信息进行抽取，基于已有的知识库、语料库、爬虫数据等进行训练，以提高Web信息抽取算法的准确率。（4）第10-12个月：进行各方面实验数据上展示该算法的有效性，进一步验证该方法的实用价值。五、参考文献1.马振明,邓康,张宇.基于海量语料库的网页信息抽取模型[J].计算机系,2016,40(5):22-26.2.杨叶青,王晓丹.基于深度学习的Web信息抽取方法[J].计算机系统应用,2017,26(1):120-124.3.胡一凡,王琪.面向移动互联网语义搜索的知识库技术研究[J].科技与管理(中文版),2017,39(4):38