摘  要： 利用網(wǎng)頁的視覺特征和DOM樹的結(jié)構(gòu)特性對網(wǎng)頁進行分塊，并采用逐層分塊逐層刪減的方法將與正文無關的噪音塊刪除，從而得到正文塊。對得到的正文塊運用VIPS算法得到完整的語義塊，最后在語義塊的基礎上提取正文內(nèi)容。試驗表明，這種方法是切實可行的。
關鍵詞： 頁面分塊；信息提取；視覺特征

    隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的信息量以幾何級數(shù)倍增。人們需要在海量的信息庫中查找自己需要的信息。雖然搜索引擎能幫助人們快速地搜索到想要的信息，但每個網(wǎng)頁除了正文內(nèi)容外還摻雜了很多用戶不需要的信息。例如，為了方便用戶瀏覽而加入的導航鏈接、出于商業(yè)利益而加入的廣告鏈接、版權(quán)信息以及相關主題閱讀推薦鏈接等。這些信息摻雜在網(wǎng)頁中，影響了用戶對主題內(nèi)容的瀏覽。因此，如何從包含大量噪音內(nèi)容的網(wǎng)頁中將正文信息準確、完整地提取出來成為眾多研究者研究的課題。
1 相關工作
    在Web信息抽取領域，已經(jīng)有大量的研究工作，包括HTML結(jié)構(gòu)分析方法(如XWRAP和Lixto)、基于自然語言處理的方法(如SRV和WHISK)、機器學習方法等。但是這些方法都是針對特定網(wǎng)站或特定格式的，不具有通用性，并且不能完成自動抽取。眾多的Web網(wǎng)頁正文信息提取方法都有各自的優(yōu)缺點。
    參考文獻[1]采用機器學習的方法提取網(wǎng)頁正文信息。此方法通過對網(wǎng)頁集的學習，不斷生成新的模板，從而建立模板庫。提取信息時，查找對應的模板，利用模板中主題結(jié)點信息，直接定位主題信息塊，快速提取主題信息。雖然此方法采用自動抽取的方式，其智能化程度也在一定程度上方便了用戶的使用，但對于一個新的網(wǎng)頁，若找不到匹配的模板，此方法就不適用了。而且隨著模板數(shù)量的增加，模板庫的維護工作也變得越來越復雜。
    從頁面視覺特征的角度對網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)進行挖掘也是很有效的途徑。典型的代表就是微軟亞洲研究院提出的VIPS(Vision-based Page Segmentation)算法[2]。它利用背景顏色、字體顏色和大小、邊框、邏輯塊和邏輯塊之間的間距等視覺特征，通過制定相應的規(guī)則把頁面分成了各個視覺信息塊。這能在一定程度上滿足復雜頁面對算法的要求，但由于視覺特征的復雜性，運用的啟發(fā)知識往往較為模糊，需要人工不斷地總結(jié)調(diào)整規(guī)則，因此如何保證規(guī)則集的一致性是一大難點。
    有許多研究者考慮使用HTML標簽信息來劃分頁面。其中，中科院計算所軟件研究室提出利用TABLE標記和視覺特征對頁面進行語義塊劃分，并識別各語義塊屬性的算法TVPS(Table and Vision based Page Segmentation)[3]。TVPS算法中的分塊方法只考慮了各個最底層的TABLE標記，但是實際情況中網(wǎng)頁樣式結(jié)構(gòu)和TABLE標記的嵌套關系都非常復雜，網(wǎng)頁正文信息不一定全在最底層的TABLE標記中。如果只考慮最底層的TABLE標記，會遺漏部分正文信息。
    參考文獻[4]根據(jù)正文字數(shù)多、標點符號多2個特征，提出一種基于正文特征的網(wǎng)頁正文信息提取方法。該方法利用HTML標簽對網(wǎng)頁內(nèi)容進行分塊，把具有正文特征的塊保留，不具有正文特征的塊舍棄，從而進行網(wǎng)頁正文信息的提取。這種方法對于新聞、財經(jīng)、科技等類型網(wǎng)頁提取效果較好，但對于圖片多文字少或?qū)τ谟脩艋靥謹?shù)較少的論壇型網(wǎng)頁提取效果較差。
    以往的基于分塊的網(wǎng)頁信息提取算法都是對整個網(wǎng)頁進行處理，并分完塊后再對頁面塊進行取舍，確定正文塊。這類方法對與頁面主題無關的噪音信息也進行了處理，增加了算法的復雜度。本文在前人工作的基礎上結(jié)合參考文獻[3]、[4]、[7]，提出采用逐層分塊逐層刪減的方法對Web網(wǎng)頁進行信息提取，以降低算法的復雜度，提高抽取的準確度，并用試驗驗證其可行性。
2 正文提取算法
    Web網(wǎng)頁通常分為3種類型：主題型網(wǎng)頁、圖片型網(wǎng)頁、目錄型網(wǎng)頁[5]。主題型網(wǎng)頁通常通過成段的文字描述1個或多個主題(如新聞網(wǎng)頁)；圖片型網(wǎng)頁中內(nèi)容是通過圖片體現(xiàn)的，只用少量文字對圖片進行說明；目錄型網(wǎng)頁通常不會用成段的文字描述，而是提供指向相關網(wǎng)頁的超鏈接，也可稱為索引頁。本文所研究的網(wǎng)頁正文提取是針對主題型網(wǎng)頁展開的。
2.1 VIPS算法
    VIPS算法充分利用了Web頁面的布局特征。它首先從DOM樹中提取出所有合適的頁面塊，然后根據(jù)這些頁面塊檢測出它們之間所有的分割條，包括水平和垂直方向；最后基于這些分割條，重新構(gòu)建Web頁面的語義結(jié)構(gòu)。對于每一個語義塊又可以使用VIPS算法繼續(xù)分割為更小的語義塊。該算法分為頁面塊提取、分隔條提取和語義塊重構(gòu)3部分，并且是遞歸調(diào)用的過程，直到條件不滿足為止。在此僅對頁面塊提取方法做簡單介紹。
    整個VIPS算法自頂向下，圖1(a)顯示的是一個表格，該表格是整個Web頁面的一部分，它的DOM樹結(jié)構(gòu)如圖1(b)所示。在頁面塊的提取過程中，當遇到<TABLE>結(jié)點時，它只有1個有效的孩子結(jié)點<TR>。根據(jù)參考文獻[2]中規(guī)則，進入<TR>標簽。該<TR>結(jié)點具有5個<TD>孩子結(jié)點，但是它們中只有3個是有效結(jié)點，而且第1個孩子結(jié)點的背景顏色與父親結(jié)點的顏色不同。根據(jù)參考文獻[2]中規(guī)則，該<TR>結(jié)點將被分割，而第1個<TD>結(jié)點在本次迭代中不進行分割，將其保存到頁面塊池中。第2個和第4個<TD>結(jié)點為無效結(jié)點，因此將被刪除。對于第3個和第5個<TD>結(jié)點，根據(jù)參考文獻[2]中規(guī)則，在本次迭代中不再分割，被保存到頁面塊池中。因此最終得到3個頁面塊VB2_1、VB2_2和VB2_3。

2.2 頁面塊提取和過濾
    由于VIPS算法的重點是對網(wǎng)頁進行分塊，所以其要對網(wǎng)頁上的所有內(nèi)容進行處理。而對于網(wǎng)頁信息提取，只有與主題相關的正文信息才有意義，其他內(nèi)容(如導航欄、相關閱讀、廣告鏈接、用戶評論等)都屬于噪音信息，只需要識別出來，并不需要對其進行處理。如果直接利用VIPS算法對網(wǎng)頁進行頁面塊的劃分，則會將那些與正文內(nèi)容無關的噪音內(nèi)容也進行處理，需要大量的內(nèi)存來保存結(jié)點信息，增加了算法的時間和空間開銷，也不利于提高提取的準確度。所以本文采用逐層分塊逐層刪減的方法，將網(wǎng)頁中的噪音信息盡早地刪除，以節(jié)省開銷、提高準確度。本文在頁面塊提取和過濾階段只利用了VIPS算法中的頁面塊提取方法，并未進行分隔條的提取和語義塊的重構(gòu)，而是在過濾完成后對保留的頁面塊進行相應的處理。
    由于VIPS算法中的頁面塊提取過程是結(jié)合DOM樹和視覺特征，利用人工制定的規(guī)則來判斷該結(jié)點是否需要再分，并用頁面塊池來存儲要被繼續(xù)提取的頁面塊，所以可以對每一層完全提取后頁面塊池中保存的頁面塊進行相應的判斷，將與標題內(nèi)容無關的噪音塊刪除。這樣將每1次提取出來的頁面塊中的噪音塊都刪除，當頁面塊提取完后，剩下的頁面塊即為要進行信息提取的頁面塊。
    對網(wǎng)頁信息的抽取包括：頁面主題、發(fā)表時間、正文內(nèi)容，抽取流程如圖2所示。

    (1)構(gòu)建DOM樹。由于HTML書寫的隨意性，首先對HTML代碼進行預處理，例如對書寫不規(guī)范的標簽進行補全處理，以免在后面的程序處理中造成錯誤，并去除一些無用標簽，如<script>、注釋信息等。網(wǎng)絡上有很多網(wǎng)頁預處理工具可以將不規(guī)范的html代碼規(guī)范化，例如HTML Tidy等。構(gòu)造DOM樹的過程中要保存每個結(jié)點的字體大小、顏色、粗細、背景色等視覺信息，方便后續(xù)處理。
    (2)對網(wǎng)頁進行逐層分塊逐層刪減。根據(jù)對大量網(wǎng)頁的統(tǒng)計，處于網(wǎng)頁最上方和最下方的頁面塊基本全部是網(wǎng)站的導航鏈接和版權(quán)聲明，這2個頁面塊可以直接刪除。而頁面塊的中心位置與網(wǎng)頁的左邊框或右邊框的距離小于一定閾值的基本全為廣告信息。在實驗數(shù)據(jù)中有的廣告可以占到網(wǎng)頁寬度的40%。可以利用這一特征將網(wǎng)頁四周的噪音塊刪除。定義網(wǎng)頁的左上角頂點為坐標原點，網(wǎng)頁的右下角頂點坐標為(WIDTH，HEIGHT)，每個頁面塊的中心點坐標為(Center_X，Center_Y)，定義4個閾值：上臨界值(TOP)、下臨界值(BOTTOM)、左臨界值(LEFT)、右臨界值(RIGHT)，據(jù)此可以得出對頁面塊進行刪減的2個判斷規(guī)則：
    規(guī)則1：IF Center_X<LEFT‖Center_X>RIGHT，則刪除該塊。
    規(guī)則2：IF Center_Y<TOP‖Center_Y>BOTTOM， 則刪除該塊。
    進行完第1次頁面塊提取后可以利用這2個判斷規(guī)則將位于頁面四周的導航欄、廣告內(nèi)容、版權(quán)聲明等頁面塊刪除。
    網(wǎng)頁中不僅包括正文標題、發(fā)表時間、主題相關圖片、正文內(nèi)容等要抽取的信息，還包括相關閱讀等與頁面主題相關但不需要抽取的信息以及圖片廣告、搜索欄等噪音內(nèi)容。在頁面塊提取過程中記錄該頁面塊的中心位置的坐標、文字長度(TextLength)、鏈接文字長度(LinkTextLength)、圖片數(shù)量(ImageNum)。記正文字數(shù)和鏈接個數(shù)的比值為F。設置閾值T(試驗中T=2)。據(jù)此可以得出對頁面塊進行刪減的3個判斷規(guī)則：
    規(guī)則3：IF F<T && ImageNum=0，則說明該塊為相關閱讀或文字廣告鏈接，刪除該塊
    規(guī)則4：IF F<T && ImageNum>0 && CENTER_Y>HEIGHT/2，即鏈接較多，文字較少且位于網(wǎng)頁的下方，則為圖片廣告，刪除該塊。
    規(guī)則5：IF TextLength<100，可能為搜索欄或用戶評論等噪音，刪除該塊。
    對逐層提取出來的頁面塊按照以上5個判斷規(guī)則逐層將噪音塊刪除。
2.3 正文信息提取
    逐層分塊逐層刪減后仍保留在內(nèi)存塊池中的頁面塊被認為是正文頁面塊，下面的工作是對這些頁面塊進行信息抽取。在正式提取內(nèi)容前要對這些頁面塊進行分隔條提取和語義塊的重構(gòu)，以保證提取內(nèi)容的語義完整性。
    (1)提取頁面主題。包含主題的頁面塊一般具有以下視覺特征：字號比其他頁面塊都大；字體顏色與其他塊不同；周圍有較多的空白；位置在網(wǎng)頁的上方。在此假定滿足以上條件中的3個或3個以上即被認為是頁面主題塊。
    (2)提取發(fā)表時間。本文利用視覺信息識別包含發(fā)表時間的頁面塊。在視覺上，發(fā)表時間一般位于頁面主題下方，且字號相對其他內(nèi)容塊較小。利用參考文獻[3]中提到的位置和詞性雙重約束的方式對發(fā)表時間進行識別：考慮頁面塊標題和正文之間的文字，判斷它們的詞性，對詞性為“數(shù)詞(m)”或“時間詞(t)”的文字串，把它挖掘出來作為發(fā)表時間。本文采用中國科學院計算技術研究所軟件室研發(fā)的詞法分析器ICTCLAS[6]進行詞性的判斷。其對時間信息的分析結(jié)果如下所示：
    “2004-06-15/m 08: /m 57: /m 45/m”、“2004年/t06月/t 5日/t05: /m 37/m”。
    (3)提取正文內(nèi)容。需要注意的是：有的正文中有小標題，其視覺信息與其他正文內(nèi)容不同，這上面的分塊中已有體現(xiàn)。
3 試驗與分析
    為驗證該方法的可行性，從新浪、搜狐、網(wǎng)易、新華網(wǎng)、人民網(wǎng)5大熱門網(wǎng)站中各抽取100篇網(wǎng)頁，共500篇網(wǎng)頁進行試驗，網(wǎng)頁內(nèi)容涉及新聞、財經(jīng)、軍事等多個領域。從頁面標題、發(fā)表時間、提取的完整率和準確率等方面進行評價。為驗證其性能，從中抽取200篇進行人工抽取，并進行比對。實驗結(jié)果如表1所示。

    準確率和完整率的計算公式如下：
    準確率=(正確提取正文信息網(wǎng)頁個數(shù)/網(wǎng)頁總數(shù))×100%
    完整率=(完整提取正文信息的網(wǎng)頁個數(shù)/正確提取正文信息網(wǎng)頁個數(shù))×100%
    通過對實驗結(jié)果的分析發(fā)現(xiàn)，有些網(wǎng)頁的發(fā)表時間前后都帶有網(wǎng)站的鏈接，導致該頁面塊被當作噪音刪除。實驗數(shù)據(jù)表明，正文抽取完整率和準確率都達到90%以上，證明了該方法的可行性。
    本文在VIPS算法的基礎上結(jié)合網(wǎng)頁正文抽取的特點，實現(xiàn)了一種根據(jù)頁面視覺特征對Web頁面進行逐層分塊逐層刪減的正文信息抽取方法。下一步將對判斷規(guī)則進行完善，以達到更好的抽取效果。
參考文獻
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