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一种基于SVM的Web信息自动化抽取方法

作者:王亚利 李晓静支持向量机信息抽取分类学习

摘要:针对传统的Web信息抽取方法运算量大、自动化程度低的问题,提出了一种基于SVM的WEB信息自动化抽取方法。利用SVM优秀的分类性能将网页中有用数据和无用数据分类标注,有效地完成Web信息抽取任务,准确地抽取出所需信息,实现数据抽取的自动化。实验结果表明,该方法可以有效地获取网页信息特征,具有较高的召回率和准确率。

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东莞理工学院学报

《东莞理工学院学报》(CN:44-1456/T)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《东莞理工学院学报》被中国期刊全文数据库(CJFD)收录,立足东莞,面向全国,理论联系实际,为东莞地区的教育、科技、经济的繁荣和发展,为本院建设名单地方本科院校和各专业兴旺发达,人才辈出作贡献。

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