【摘 要】
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本文利用了标准的XML技术来解决信息抽取问题，提出一个基于XML技术的Web信息抽取系统。信息抽取中的关键问题是如何编写健壮、准确和通用的抽取规则。本文应用XSLT和XPath技术在数据定位和转换方面的优势，解决这一关键问题。并通过样本学习算法，实现对感兴趣区域的识别，进而实现对信息的准确定位，并且生成以XSLT表达的抽取规则。由于使用XSLT，抽取规则较容易理解和修改。由于抽取规则的失效主要源于
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本文利用了标准的XML技术来解决信息抽取问题，提出一个基于XML技术的Web信息抽取系统。信息抽取中的关键问题是如何编写健壮、准确和通用的抽取规则。本文应用XSLT和XPath技术在数据定位和转换方面的优势，解决这一关键问题。并通过样本学习算法，实现对感兴趣区域的识别，进而实现对信息的准确定位，并且生成以XSLT表达的抽取规则。由于使用XSLT，抽取规则较容易理解和修改。
由于抽取规则的失效主要源于XPath路径表达式的失效，所以本文还对抽取规则的优化方法进行了研究，提出了几种改进的信息定位方法。并且从实际应用的角度，提出几种方法的组合策略。在此基础上可以编写出更为简单、健壮和通用的抽取规则，在实际应用中达到了较高的查准率。
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