一堆信息抽取的资料文档

提取信息,概括内容

提取信息，概括内容 一、提取信息、概括内容的步骤 1、整体把握。通读文本，根据说明文文体特征，把握文章的主要内容。 2、根据题目要求，确定阅读区间，即与题目要求相关信息的确切位置。 3、审读题干，选准角度，有针对性地筛选、概括。 4、比较鉴别，去伪存真。根据筛选标准，仔细辨别，剔除多余的、错误的信息。 5、分条表述题干所要求回答的信息。 二、答题规律 1、根据语言标志获取有用信息。如标题、中心句段、过度句段、总结句段等。 2、筛选关键词句来获取有用信息。找到关键性的词语或句子，抓住能反映概念本质特征 的词语，就得到了相关的显性信息，可直接摘录原词原句来答题。 3、根据命题要求或题干要求来获取隐性信息。要从所确定的范围之内的关键词句入手， 把隐含在材料内的隐性信息提取出来，分点概括归纳。有时候，题目中的分值，往往就隐 含着答案的得分点。 4、找准概括的角度。根据题干要求取舍信息，分条作答，不遗漏。 转基因蚊子 袁越 蚊子不但会咬人，还能传播疾病，比如每年导致全球5000万人感染的登革热就是依靠蚊 子传播的。巴西是登革热的重灾区。在巴西北方热带地区很难通过减少积水来防蚊子，只 能用蚊帐或者喷洒灭蚊剂来控制登革热疫情，但效果都不太好。于是巴西政府祭出撒手锏，于2014年4月10日批准引入了一种转基因蚊子，使得巴西成为全球第一个批准向环境 释放转基因昆虫的国家。这种蚊子是由一家英国公司研制出来的，转了基因的雄蚊子产生 的精子有遗传缺陷，导致其后代没办法正常发育，最终绝大部分夭折在幼虫阶段，无法变 成蚊子咬人。 不过这个方法有个先天缺陷，那就是必须不断地向自然界补充新鲜的转基因雄蚊子，原因 在于转了这个基因的雄蚊子几乎没有后代，转入的新基因遗传不下去，一旦停止人工补充，蚊子的种群数量就会缓慢恢复。转基因蚊子的培育是很花钱的，这就意味着这个方法很难 大面积推广。 为了解决这个问题，英国伦敦帝国学院的科学家改良了这个技术，成功培育了一种新的转 基因蚊子。这种蚊子被转入了一种来自黏菌的基因，其编码的蛋白质专门破坏精子生成过 程中的X染色体，所以它的后代性别比例发生了改变，95%以上都是雄性的。 “这么做有两个好处，一来雄蚊子不咬人，所以转基因蚊子释放后的第二年就可以见到成效。二来转入的基因可以遗传给大约一半的后代，不会消失，所以只要向环境中释放一次，理 论上就可以使这种蚊子最终彻底灭绝。”这项研究的负责人安德里亚·克里桑提博士介绍说，“另外我们还转入了多个拷贝，使得蚊子对这个基因出现抗性的可能性变得非常小。” 为了证明此法可靠，克里桑提和同事们在4个箱子里各引入了100只雌雄各半的蚊子，模拟自然的状态。然后在每个箱子里引入30只转基因雄蚊子。4代之后箱子里的雌蚊子数 量便大幅度减少，又经过了2～3代之后，其中的3只箱子里便找不到一只雌蚊子了，这 就意味着这个封闭种群已经被彻底消灭了。 克里桑提博士将实验结果写成论文，发表在2014年6月10日出版的《自然—通讯》期 刊上，在全球范围内引起了不小的轰动。反对者认为这件事就相当于人类主动地灭绝一种 生物，太不人道了。

文本特征提取方法

https://www.wendangku.net/doc/a78435825.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。

文本挖掘论文：WEB文本信息的提取

文本挖掘论文：WEB文本信息的提取 【摘要】随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型，为实现更深层次的信息处理做准备。 【关键词】文本挖掘 web 信息处理 一引言 web挖掘从数据挖掘发展而来，因此，其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是，web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处，web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。由于web文档本身是半结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，因此，有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘，即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。 二 web文本挖掘系统的设计 web文本挖掘系统能自由漫游web站点，在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取，并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图，见图1。 1．文档采集器 利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。

2．文本预处理器 利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。 3．文本分类器 利用其内部知识库，按照预定义的类别层次，对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。 4．文本聚类器 利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。 5．多维文本分析引擎 web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术，为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能，从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外，多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪，包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。 6．用户接口模块 在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口，将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎，并将多维文本分析引擎返回的多维文本视

开放式文本信息抽取--非常好的综述

开放式文本信息抽取 赵军，刘康，周光有，蔡黎 （中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，北京100190） 摘要：信息抽取研究已经从传统的限定类别、限定领域信息抽取任务发展到开放类别、开放领域信息抽取。技术手段也从基于人工标注语料库的统计方法发展为有效地挖掘和集成多源异构网络知识并与统计方法结合进行开放式信息抽取。本文在回顾文本信息抽取研究历史的基础上，重点介绍开放式实体抽取、实体消歧和关系抽取的任务、难点、方法、评测、技术水平和存在问题，并结合课题组的研究积累，对文本信息抽取的发展方向以及在网络知识工程、问答系统中的应用进行分析讨论。 关键词：开放式信息抽取；知识工程；文本理解 Open Information Extraction ZHAO Jun, LIU Kang, ZHOU Guangyou, CAI Li (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) Abstract:The research on information extraction is being developed into open information extraction, i.e. extracting open categories of entities, relations and events from open domain text resources. The methods used are also transferred from pure statistical machine learning model based on human annotated corpora into statistical learning model incorporated with knowledge bases mined from large-scaled and heterogeneous Web resources. This paper firstly reviews the history of the researches on information extraction, then detailedly introduces the task definitions, difficulties, typical methods, evaluations, performances and the challenges of three main open domain information extraction tasks, i.e. entity extraction, entity disambiguation and relation extraction. Finally, based on our researches on this field, we analyze and discuss the development directions of open information extraction research and its applications in large-scaled knowledge engineering, question answering, etc. Keywords：Open information extraction; Knowledge engineering; text understanding 1 引言 文本信息抽取（Text Information Extraction）指的是从自然语言文本中抽取指定类型的实体(Entity)、关系(Relation)、事件(Event)等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术[1]。例如从有线新闻和广播电视的文本中抽取相关恐怖事件情况：时间、地点、作案者、受害者、袭击目标等信息。从二十世纪八十年代开始，在Message Understanding Conference (MUC)[2]、Automatic Content Extraction (ACE)[3]以及Text Analysis Conference (TAC)[4]等评测会议的大力推动下，文本信息抽取技术的研究得到蓬勃发展。MUC从1987年到1997年总共进行了七届，其五大评测任务是命名实体识别、同指关系(Co-reference)消解、模板元素(Template element)填充（类似于实体属性抽取）、模板关系(Template relation)确定（类似于实体关系抽取）和场景模板(Scenario Template)填充（类似于事件抽取）。数据来源是限定领域语料，例如海军军事情报、恐怖袭击、人事职位变动等；ACE从1999年到2008年总共进行了九届，涉及实体检测与跟踪(Entity Detection and Tracking, EDT)、数值检测与识别(Value Detection and Recognition, VDR)、时间识别和规范化(Time Expression Recognition and Normalization, TERN)、关系检测与描述(Relation Detection and Characterization, RDC)、事件 基金项目：国家自然科学基金项目（60875041，61070106） 作者简介：赵军(1966-)，男，研究员，博士生导师；刘康(1981-)，男，博士，助理研究员；周光有(1983-)，男，博士生；蔡黎(1981-)，男，博士生；研究方向皆为自然语言处理、信息抽取和问答系统。

2020最新高考语文文本阅读方法与信息的提取筛选

第一、二讲文本阅读方法与信息的提取筛选 一、从语基到阅读，巩固与过渡 [2019 年全国卷I 真题] 阅读下面的文字，完成17-19 题。 中国传统音乐包括民间音乐、宗教音乐、??音乐、宫廷音乐等类别，其中??音乐的 代表主要就是古琴艺术。但随着传统??阶层在中国的消失，古琴艺术逐渐_________ ，甚? 被社会遗忘。直到2003 年，中国的古琴艺术被联合国教科?组织列?“?类?头和非物质遗产代表作名录”，这种过去对?化有着深刻影响的艺术形式，才重新_______了?机。（），但我认为这恰恰是它的?个特点。正因为古琴音量小，使得它是直接和你的?进?交流的乐器，是最个?化的乐器。我国古代就有“琴者，?也”“琴者，禁也”的说法。“琴者，?也”即弹 琴是为了和自?的?灵对话，与?自然交流，与三五“知音”互相欣赏；“琴者，禁也”即弹琴 是为了_______自?，也说明在古??目中，琴不仅是?件乐器，也是________ 的?具。 17.依次填入文中横线上的词语，全都恰当的一项是（）（3 分） A. 边缘化获得制约放松身心 B. 私人化获得制约修身养性 C. 私人化焕发约束放松身心 D. 边缘化焕发约束修身养性 18.下列填入文中括号内的语句，衔接最恰当的一项是（）（3 分） A.古琴的缺点是音量小，这是很多人的看法 B.音量小作为古琴的一个缺点，被很多人所批评 C.音量小是古琴的一个缺点，很多人都是这么认为的 D.古琴音量小，很多人认为这是它的一个缺点 19.文中画横线的句子有语病，下列修改最恰当的一项是（）（3 分） A.正因为古琴音量小，所以使得它是直接和你的心进行交流的最个人化的乐器。 B.正是古琴音量小，使得它是直接和你的心进行交流的乐器，是最个人化的乐器。 C.正是音量小，使得古琴成为直接和你的心进行交流的乐器，是最个人化的乐器。 D.正因为音量小，使得古琴成为直接和你的心进行交流的最个人化的乐器。

文本信息抽取优化关键技术研究与系统实现

文本信息抽取优化关键技术研究与系统实现随着大数据时代的快速发展,企业在日常经营和信息化建设过程 中产生大量富有价值的数据信息。如何从海量分散的数据中快速且准确地分析出真正有用的信息是当前数据挖掘领域的重要研究内容。文本信息抽取技术正是数据挖掘领域的核心问题之一。在一些语义明确的场景下,基于规则的信息抽取方法在抽取的准确率和召回率方面都 有优异的表现。对于较大规模待抽取数据,提升信息抽取系统效率的 关键技术是提高正则表达式的匹配速度。在此背景下,本文对基于正 则表达式匹配的信息抽取技术进行了深入研究,通过对当前正则表达 式匹配加速相关的几种经典算法的比较和分析,针对原始DFA算法状 态跳转查找表中存在的问题,提出了基于字符分组的查找表压缩算法 的设计方案,并依托实验室FPGA硬件平台实现了对正则表达式匹配 速度的优化,并对基于该优化方案的信息抽取系统进行了设计和实现。本文首先介绍了信息抽取系统的主要任务、常用方法和评价标准,又 介绍了正则表达式匹配技术的常用方法和匹配过程的研究现状。然后通过分析现有正则表达式匹配技术的技术瓶颈,提出一种基于字符分 组的正则表达式匹配优化算法,并对算法的性能进行测试和分析。实 验结果表明,经过字符分组优化后的查找表算法,相较于原始查找表 结构,可以实现30%左右的空间压缩率以及超过50%的单个字符平均 匹配周期的缩短幅度。本文基于上述优化算法,对信息抽取系统进行 了设计与实现。该系统主要以裁判文书领域内抽取司法文书、环保部处罚文书及证监会处罚文书关键信息为例,将文本中的主要信息抽取

后结构化存储至数据库中。本文对此系统进行了功能验证和性能测试。实验结果表明,对于符合规范的数据样本,本文提出的方法具有较高 的准确率和召回率,在一定程度上提高了此类系统的抽取性能。

复杂网络构建中信息抽取技术综述

复杂网络构建中信息抽取技术综述 周峰吴斌石川 (北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室，北京100876) 摘要复杂网络为我们研究复杂性问题提供了一个新的视角和方法，激起了对于不同的实际网络特性的研究热潮。同时，信息抽取作为一门逐渐成熟的技术，在信息处理自动化中具有基础性的地位。将信息抽取和复杂网络研究相融合，通过信息抽取技术，可以抽取到节点信息、边的信息，为复杂网络的构建提供基本的数据准备，大大扩展了复杂网络的应用。本文首先介绍了信息抽取的基本概念和类型等，随后对复杂网络构建中主要的信息抽取技术作了简单的描述和分析。 关键字复杂网络信息抽取实体抽取属性抽取实体解析实体关系抽取 Information extraction technology on construction of complex network (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing) Abstract: Complex network provide us a new view to resolve the complex problem, so more and more scholars focus on it recently. Information Extraction is the foundation of automated information processing as a maturing technology. Integrating with IE and complex Network, we can extract the information of vertexes and edges through the technology of IE that can provide basic data for the construction of complex network, and greatly expand the complex network applications. In this paper, we introduce the basic concept and type of IE, and then describe and analysis the technology on construction of complex network. Keywords: Complex Network 、Information Extraction 、Entity Extraction、Attribute Extraction、Entity Resolution、Relation Extraction 1.引言 近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了各界对复杂网络的研究热潮。复杂网络的研究，为我们提供了一个复杂性研究的新视角、新方法，并且提供了一个比较的视野，可以在复杂网络研究的旗帜下，对各种复杂网络进行比较、研究与综合概括。随着复杂网络分析算法的不断成熟和完善，针对复杂网络的应用，其构建已成为关键。通过网络分析所得到信息的丰富和完整程度，往往取决于其构建过程中每个节点和边所包含的信息量。而现实的大多数应用中，待构建网络的节点和边往往隐藏在非结构化或半结构化的文本信息中，如何从中准确而全面的抽取节点和边信息，成为构建复杂网络的关键问题。 信息抽取是一门正走向成熟的技术，在信息处理自动化中具有基础性的地位，将信息抽取融合到复杂网络中，能够有效的抽取网络的节点和边信息，为复杂网络的构建和表示提供数据准备，这将大大扩展复杂网络的应用范围。XinLi等[1]通过信息抽取技术，将复杂网络的应用范围扩展到web页面，先抽取命名实体构建网络，再通过社区发现等方法在web上挖掘出知识来。Dennis M. Wilkinson等[2]通过信息抽取技术，提取出与某一疾病相关的共现基因，而后构建成网络，划分一些相关基因的社区，从而能够帮助专家们发现出基因间的相互作用和它们之间的一些潜在联系。这些网络构建与分析方法都为复杂网络的应用提供了新的思路。

1.SAP BW开放式数据抽取

SAP BW开放式数据抽取、转换与加载 1概述 除了获取SAP系统的数据外，SAP BW还需要获取其他系统的数据，SAP BW提供了更多类型的数据源，支持从外部系统导入数据。 2 SAP BW的外部数据获取功能 2.1通过Web服务获取数据 在SAP BW系统中，我们可以使用Web服务获取数据，基于该方式，通过一个SAP BW系统向源系统发出请求，（通过“拉” 的方式），数据被传输到SAP的数据仓库中。数据的发送是通过 Web服务的方式进行的。由于基于“拉”的方式，用户通过Web 服务可以实现实时数据的获取，并且数据的获取可以通过后台进 行，基于一点的时间间隔周期性的执行“拉“数据的动作。具体 细节，可以参考SAP BW应用与SAP交换架构的集成。 通过SAP的组件－通用数据连接器（Universal Data Connect ,UDC）实现SAP系统与非SAP系统的连接，该组件使用 SAP Web 应用服务器的J2EE引擎。通过该组件，用户可以连接 所有的关系型或多维的源系统。基于关系型的数据，通用数据连 接器传输扁平结构的数据，对于多维的数据，该通用数据连接器 会把多维数据转换成扁平结构。 通用数据连接器使用J2EE集成架构的BI Java 连接器组件，该组件包括： BI JDBC连接器 BI ODBO 连接器 BI SAP Query连接器 BI XMLA连接器

如下图： 2.2通过数据库连接器（DB Connect）获取数据 通过该方式，SAP BW应用服务器首先会打开与其他数据库的连接，随后，用该连接从数据库中的表或视图中传输数据。在 使用数据库连接器前用户必须在SAP BW应用服务器上安装源系统数据库相关的数据库客户端，并且还有必须安装SAP提供的与源系统数据库相关的数据库接口－DBSL。 具体架构图如下：

文字信息提取题

【课标要求】 1．初步具备搜集和处理信息的能力。 2．能从文章中提取主要信息，进行缩写。 3．重在考察能否从阅读材料中捕捉重要信息。 4．能积极地为解决问题去搜集信息和整理资料。 【考点大聚焦】 信息提取题是近年来中考出题的热点，从长远看也是我们一生必备的一种实用的技能。善于阅读者一目十行也能迅速准确地抓住要点，不善于阅读者虽字斟句仍不得要领。 常见的考点： 1．从体裁特点看，有常见的记叙文、议论文、说明文及新闻信息等的提取； 2．从材料特点看，有文字信息、图片信息及数据资料信息等的提取，大多是教材之外的一些国内外关注或与人们的生活息息相关的重要话题； 3．从提取内容看，有主要内容、中心意思、文段要旨、人物事物特点、故事情节及言外之意等方面的提取； 4．从表述要求看，多是主观表述题，具体有直接提取中心句、下定义、拟标题、一句话新闻、为新闻写导语、写总领句和总结句、用词语概括、用对联形式概括等。 【文字信息提取题型】 这类题目主要考查学生在阅读时，能否抓住一段话或几段话的主要内容，以明确这段文字要表达的主要观点，同时考查学生对语段的理解能力、概括能力以及表述能力。 我们不妨从下面几个方面来研究一下文字信息提取题解题的一般性规律。

一忠于原文，尽量不用自己的话来转述信息。 许多考生在解答这类题时随心所欲地用自己的语言来组织句子，结果考试下来自认为胜券在握却失分严重。为什么呢？因为这些考生没有掌握这类题解答的基本原则。这类题一般来说是要我们概括其信息的，从实用的目的来说，是要我们把自己得来的信息准确无误地传达给别人。要保证信息传达的准确无误，是必须要忠实于原文的，即我们要用原文的词句把自己从文中得来的信息传达给别人。之所以这样，是因为原文作者在表达信息时所选用的词是经过认真选择的，是最能准确地表情达意的。而我们在传达这些信息时，不管我们用怎样贴切的近义词都无法替代原文词语的含义，近义词再近也是有区别的，汉语中几乎没有意义和用法完全相同的词语。即使有，那数量也是极少的。所以，我们不要企图用自己的语言去传达你所得来的信息。 【例】请用一句话概括下面新闻的主要内容（不得超过12字） 11月22日至23日，25所中国重点高校在德国柏林举办推介会，这项名为“2002柏林中国校园”活动的举办目的是：树立中国现代教学和科研形象，吸引更多的德国学生到中国留学和从事科研。我国在德国举办这种形式的博览会还是首次，其对象是德国“非汉学专业的学生”。 解析: 叙述的事件主体是中国重点高校，事件是在德国柏林举办推介会，吸引更多的德国学生到中国留学和从事科研，据题目要求，字数不得超过12字，再次删除次主要的信息（文字），即可得出：中国高校到德国招生。叙述准确、清楚，不会产生歧义，不会丢分。 二、审清要求，明确答题方向，采取针对性措施。 ㈠单个材料： 提取信息之类的题目要求一般有以下几种类型： 1、概括一段话的主要信息（主要内容、中心意思、主要意旨，要旨）。 看到题干中有“主要……”类的字眼，我们就要注意答题时要次）从

文本特征提取方法研究

文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分

文本信息分析

文本信息分析 1.中文文本信息过滤技术研究 1.1文本过滤技术 文本信息过滤是指依据一定的标准和运用一定的工具从大量的文本数据流中选取用户需要的信息或剔除用户不需要的信息的方法[1]。文本过滤和文本检索及文本分类有很大的相似之处。 1.1.1文本信息过滤技术发展 1958年Luhn提出的“商业智能机器”是信息过滤的最早雏形。Luhn所提出的构想涉及了信息过滤系统的每一个方面，为后来的文本过滤做了很好的铺垫。1982年，Dernzing 首次提出了“信息过滤”的概念，在他描述的例子中，可以通过“内容过滤器”识别出紧急邮件和一般邮件，以此提示对信息内容进行有效控制。1987年，Malone等人提出了三种信息选择模式，即认知、经济、社会。认知模式相当于“基于内容的信息过滤”；经济模式来自于Denning的“阈值接受思想”；社会模式是他最重要的贡献，即“协同过滤”。1989年，美国消息理解大会(Message Understand Conference)成立，将自然语言处理技术引入到信息研究中来，极大地推动了信息过滤的发展。 20世纪90年代以来，著名的文本检索会议TREC（Text Retrieval Conference）每年都把文本过滤当作一个很重要的一个研究内容，这很大程度上促进了文本过滤技术的发展。从TREC-4开始，增加了文本过滤的项目；从1997年TREC-6开始，文本过滤主要任务确定下来；TREC-7又将信息分为自适应过滤、批过滤和分流过滤，使得对信息过滤的研究更加深入。 随着信息过滤需求的增长和研究的深入发展，其他领域的许多技术被应用到文本过滤中来，并取得了很好的效果。如信息检索中的相关反馈、伪相关反馈以及文本检索中的向量空间模型的相关技术，文本分类和聚类技术，机器学习以及语言底层的处理技术都被应用到信息过滤中来，极大地拓展了信息过滤的研究广度，推动着信息过滤理论研究与技术应用不断走向完善与成熟。 1.1.2中文本过滤技术 中文文本过滤技术在最近几年得到了业内人士的普遍关注。国内对于信息过滤研究起步较晚，但是目前发展也很快，尤其是随着信息安全、信息定制等应用在国内的兴起，对信息过滤技术的研究也得到人们普遍的重视。其中，中科院计算所、复旦大学都曾参加了TREC 评测中的信息过滤任务，取得了较好的成绩；哈工大、南开大学等重点科研单位也已经开始对信息过滤进行研究。 然而，基于目前提出的中文文本过滤模型开发出的试验系统在不同的领域达到的过滤精度也不相同。由于中英文语法差异较大，对于文本信息的预处理方法不同，因此面向英文的众多过滤算法是否适合中文文本过滤还有待检验[2]。 1.2中文文本过滤的关键技术 文本过滤工作基本上可以概括为两项：一是建立用户需求模型，表达用户对信息的具体需求；二是匹配技术，即用户模板与文本匹配技术。因此，文本过滤的主要流程首先是根据用户的信息需求，建立用户需求模型，然后在相应的文本流中搜索符合用户需求的文本，同时，利用反馈改进需求模型。文本过滤系统的一般模型如图1所示：

提取信息有效整合——“非连续文本”阅读策略

提取信息、有效整合 ——“非连续文本”阅读策略 骆奕雯2009年上海学生首次参加国际PISA阅读测试，结果显示中国学生比较善于阅读小说、散文等“连续性文本”，但阅读表格、清单等整合的“非连续性”文本能力较弱。其实“非连续性文本”是国际PISA测试中的重要文本类型，要求学生通过阅读数据、表格、清单和凭证单、使用说明书、地图等进行说明、解释和讨论。我们的日常生活中处处存在着“非连续性文本”，药品说明书就是其中最常见的一类。但是，我发现很少有学生在生活中会真正地关注药品说明书，在读说明书的时候不知道特别要认真阅读其中有关本品适应证、禁忌证、用法用量、不良反应、注意事项等重要信息的介绍。 对于四年级学生，在以往的学习中已经掌握了一些阅读的基本技巧，会从教师提供的阅读材料中找到有用信息。但是如何利用这些掌握的阅读技巧从生活中的阅读材料中提取有效内容是学生所缺乏的。因此组织学生阅读此类文本时，应着重指向启发、激励学生进行讨论，学会并善于做出陈述或解释等。 一、阅读填写，效果欠佳 在四年级《药物和毒品》一课中，重点是让学生了解药物的适应症、不良反应等重要信息。以往的教学中是让学生看看说说，没有突出重点，学生没有经历思考分析的阶段。因此，在这次教学中我让学生从药物说明书中找到药物的适应症、不良反应进行填写。 1、师：这些不同种类的药物作用是不一样的。想要了解他们的作用，需要查看什么？（说明书） 2、填写活动部分：请你写出你的药物说明书上，它的药物名称以及主要医治的疾病是什么？ 生1：百服宁。 生2：治疗普通感冒和流行性感冒引起的发热、头痛、四肢酸痛，喷嚏、流涕、鼻塞、咳嗽、咽痛等症状。 3、师：那你觉得你手上的这种药对人体有不良副作用吗？ 4、填写活动部分：这张说明书上描述的不良反应有哪些？ 生：有时有轻度头晕、乏力、恶心、上腹不适、口干、食欲缺乏和皮疹等，可自行恢复。

数据抽取系统需求说明书

数据抽取系统需求说明书 数据抽取系统需求说明书 系统
编写成员：Java 动力(第四组) 发布版次：1.1
秦文翠、周园、黄书福、李亮 日期：2011-6-15
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变更记录 日期 2011-6-14 2011-6-15 1.0 1.1 版本 初始版本 修正版本 变更说明 作者 Java 动力 Java 动力
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概述........................................................................................................................................................ 3 概述 1.1 目的 ..................................................................................................................................................... 3 1.2 系统简介 ............................................................................................................................................. 3 1.3 范围 ..................................................................................................................................................... 3 1.4 术语定义 ............................................................................................................................................. 3 1.5 运行环境 ............................................................................................................................................. 4 1.6 预期的读者和阅读建议 ...................................................................................................................... 5
2 需求说明 ..................................................................................................................................................... 5 2.1 系统功能层次图 .................................................................................................................................. 5 2.1.1 数据库系统 ................................................................................................................................... 6
2.1.1.1 新建数据库 ..................................................................................................................................................... 6 2.1.1.2 删除数据库 ..................................................................................................................................................... 7 2.1.1.3 操作数据库 ..................................................................................................................................................... 8
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WEB文本信息的提取

WEB文本信息的提取 发表时间：2011-08-10T14:22:02.000Z 来源：《学园》2011年5月第10期供稿作者：易丽萍章胜江 [导读] 随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是Web文本挖掘技术的重要应用方向。 易丽萍江西航空职业技术学院 章胜江南昌职业学院 【摘要】随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是Web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种Web文本挖掘系统的设计模型，为实现更深层次的信息处理做准备。 【关键词】文本挖掘 Web 信息处理 【中图分类号】G434 【文献标识码】A 【文章编号】1674－4810（2011）10－0032－01 一引言 Web挖掘从数据挖掘发展而来，因此，其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是，Web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处，Web挖掘的对象是大量、异质、分布的Web文档。由于Web文档本身是半结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，因此，有些数据挖掘技术并不适用于Web挖掘，即使可用也需要建立在对Web文档进行预处理的基础之上。 二 Web文本挖掘系统的设计 Web文本挖掘系统能自由漫游Web站点，在Web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取，并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图，见图1。 图1 Web文本挖掘系统原型 1．文档采集器 利用信息访问技术将分布在多个Web服务器上的待挖掘文档集成在Web挖掘系统的本地数据库中。 2．文本预处理器 利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。 3．文本分类器 利用其内部知识库，按照预定义的类别层次，对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。 4．文本聚类器 利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。 5．多维文本分析引擎 Web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术，为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能，从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外，多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪，包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。 6．用户接口模块 在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口，将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎，并将多维文本分析引擎返回的多维文本视图和文档展示给用户。 三 Web文档的采集 1．Web文档采集器的设计 文档采集器设计图如图2所示，搜索代理模块相当于搜集控制模块的子进程。功能是从管道里获取URL，通过操作系统提供的SOCKET套接字STREAMS通讯方式，利用HTTP协议，获取指定URL的HTML文档。此模块也是一个客户进程，它向远程WWW服务器发出请求，再根据返回状态信息进行处理。 图2 文档采集器设计图 通过对HTML文档的遍历，发现文档中ANCHOR所对应URL于它的相关值。系统中维护一个URL链表，若URL是符合要求的，就把它和相关值写入URL链表。否则忽略掉它，最后把URL链表传给搜集控制模块。 2．Web抓取 搜集代理模块读取管道中URL，根据一个个URL调用loadfile下载网页，同时将这些下载后的HTML文档和图片保持原有的相对关系，放在应用程序所在的目录之下。 搜集代理模块直接对放入管道的URL进行分析，将不符合条件的URL剔除。将符合条件的URL根据它的路径信息一级一级地创建文件