基于加权频繁子树相似度的网页评论信息抽取
Application Research of Computers（2017）
摘要
针对现有网页信息抽取方法普遍存在人工耗时大、抽取准确率低等问题,提出了一种基于加权频繁子树相似度的网页评论信息抽取方法WTS.首先通过视觉特征对网页进行剪枝处理;然后,通过深度加权的相似度度量方法抽取最佳频繁子树;最后,通过子树对齐方法抽取评论路径并解析评论内容.通过对京东、苏宁等网站的评论内容抽取实验,验证了WTS方法比D-EEM、POL等方法在抽取产品评论信息上具有一定的优势.
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