33、可学习聚焦爬虫与无语法同义词提取技术

可学习聚焦爬虫与无语法同义词提取技术

在信息检索和文本处理领域，有两项重要的技术备受关注，分别是可学习聚焦爬虫技术和无语法同义词提取技术。下面将详细介绍这两项技术的原理、优势以及具体实现方法。

可学习聚焦爬虫技术

可学习聚焦爬虫技术旨在解决在网页抓取过程中保持高收获率的问题。传统的爬虫方法，如广度优先爬虫、基于关键词的爬虫和基于本体的聚焦爬虫，在收获率方面存在一定的局限性。

• 不同爬虫方法收获率对比 ：以“哺乳动物”这一抓取主题为例，新提出的方法平均收获率比基于本体的聚焦爬虫高 19.2%，比基于关键词的爬虫高 45.6%，比广度优先爬虫高 152.6%。广度优先爬虫收获率最低，因为它不考虑抓取主题；基于关键词的爬虫表现也不佳，因为它仅在抓取过程中考虑主题。而基于本体的聚焦爬虫和新方法通过将抓取主题与背景知识库关联，过滤无关网页，收获率相对较好。
• 新方法优势 ：与基于本体的聚焦爬虫相比，新方法收获率更高。基于本体的聚焦爬虫根据启发式预定义的概念权重计算相关性得分，这些权重由人工主观确定，难以实时优化相关概念的贡献。而新方法客观地确定概念权重，描述每个相关概念的贡献，因此在整个抓取过程中收获率更高。
• 方法框架 ：新方法是一种基于本体的可学习聚焦爬虫方法，其框架包括三个阶段：
  1. 数据准备阶段 ：准备相关数据，为后续训练做准备。
  2. 训练阶段 ：基于特定领域的本体，使用过滤后的训练示例训