68、网页文档识别与查询系统的技术探索

网页文档识别与查询系统的技术探索

在当今信息爆炸的时代，如何准确识别和查询网页文档中的信息成为了一个重要的研究课题。本文将深入探讨网页文档识别和查询系统的相关技术，包括基于机器学习算法的文档识别规则生成、实验结果分析，以及网页信息系统中的媒体对象和查询代数的概念。

1. 本体适用的多记录网页文档识别

在网页文档识别方面，我们采用了机器学习算法 C4.5 来生成规则。为了训练模型，我们使用了多种类型的文档，包括汽车广告文档和讣告文档。

• 训练数据与规则生成
  • 我们使用了 50 个汽车广告应用本体的训练示例，C4.5 算法生成了规则 1。该规则指出，如果文档的期望值度量大于 0.8767（即汽车广告本体向量与文档向量的余弦值大于 0.8767），则该文档被选为汽车广告。
  • 同样，C4.5 算法还生成了规则 2。规则 2 表明，只有当文档的期望值度量大于 0.6793 且密度度量大于 0.2171 时，该文档才会被选为讣告文档。
  • 为了寻找一个潜在的通用规则，我们将 50 个汽车广告训练三元组和 50 个讣告训练三元组组合起来，并应用 C4.5 算法生成了规则 3。对于网页文档 W 和应用本体 A，我们需要获取 W 相对于 A 的启发式三元组 (H1, H2, H3) 并应用规则 3。如果分组度量 (H3) 大于 0.625，或者分组度量 (H3) 小于 0.625 且密度度量 (H1) 大于 0.369 且期望值度量 (H2) 大于 0.6263，则我们的文档识别技术会将 W 分类为适合 A。