搜索引擎中的信息抽取技術

林炫

摘 要

截止2016年，我國網絡的普及率已經超過了百分之五十，互聯網上的信息爆炸性的增長，如何在海量的信息中檢索到自己需要的內容，已經成為互聯網研究的重要課題，搜索引擎技術主要擺闊搜索技術、文檔分類技術以及信息抽取技術，本文將立足于搜索引擎中的信息抽取技術，深入研究信息抽取技術的關鍵要點，以供相關從業人員借鑒學習。

【關鍵詞】搜索引擎 信息抽取技術 向量空間模型

搜索引擎主要由信息標引、信息管理分類、數據動態跟蹤等功能組成，除此之外，搜索引擎還具有幾個必備的功能，例如站點索引、自然信息庫；信息橋等，為了實現高速、精準的搜索，必須加強搜索引擎中信息抽取技術的研究，本文將立足于搜索引擎的功能組成，深入研究搜索引擎中信息抽取技術。

1 搜索引擎中信息抽取技術概述

1.1 搜索引擎的原理

搜索引擎的主要任務是實現信息的有序利用和快速定位，因此搜索引擎要具有合理的信息索引機制，才能增強搜索引擎的高效性，使其在最少的存量、最快的速度進行準確定位。搜索引擎的對象是互聯網的信息源，主要包括文本、圖片、應用、消息、聲音、影響等媒介。每一種數據類型還包括多種子類，為了實現信息的快速定位，搜索引擎要具有強大的辨識能力，使其在海量的信息當中，找到有用的信息，因此搜索引擎要具有信息標識、信息管理歸類等功能。

1.2 信息抽取技術

信息抽取是將物聯網作為信息源的一類信息抽取，目前來說，大部分數據都是以HTML語言描述的，并且互聯網的信息呈現爆炸性的增長，想要在如此海量的信息中，找到自己想要的內容，是十分困難的。此外，大量的信息都缺乏語義信息，造成大量資源都無法被有效的利用，為了提高網絡資源的利用率，應該極強搜索引擎中信息抽取技術的研究，建立完善的信息抽取系統，從而實現在Web頁面中識別和定位待抽取的信息。

2 搜索引擎中信息抽取技術的關鍵要點

2.1 抽取規則生成方法

為了解決主題信息覆蓋率過低的問題，應該深入的研究搜索引擎的抽取規則。目前較為主流的抽取規則生成方法有兩種，第一類為人工獲取方式，第二類為自動學習方式。人工獲取方式是依靠人類專家，對一定量的待處理文檔進行歸納，并總結相關信息出現的規律，但效果很有限，主要原因在于人類專家的生成的抽取規則，受到了個體知識水平的限制，這樣系統的可擴展性也受到了限制。相比人工獲方式，自動學習方式的自動化程度較高，但也具有一定的人工成分，主要依靠的人工在訓練集合中生成自動抽取規則。

2.2 基于包裝器的信息抽取技術

包裝器是搜索引擎的一個程序，用于從信息源中抽取相關內容，為了方便處理，包裝器還具有結構化信息的功能，能夠對信息進行特殊處理，相關工作人員可以輸入特定的指令，從而獲取想要的信息源。包裝器一般由程序員編寫，通常由計算機程序代碼組成，具有標準化的特性，能夠在海量的信息源中找到標注過的信息，并將這些信息返回給客戶，因此基于包裝器的信息抽取技術使用起來十分方便。相關工作人員在使用包裝器時，需要注意一個問題，針對不同的網站編寫抽取規則十分困難，需要大量的人工資源，因此應該將包裝器轉化為自動生成包裝器，使其能夠適應網頁結構的變化，在最大程度上提高包裝器的適用性。

2.3 基于隱馬爾可夫模型的信息抽取技術

隱馬爾可夫模型是建立在隨機概率原理上的一種信息抽取技術，在信息提取的過程中，隱馬爾可夫模型信息抽取技術能夠根據每個域出現的符號，來對應符號與各個域之間的關系，經過復雜的計算來推算出信息的位置。基于隱馬爾可夫模型的信息抽取技術多用于文章頭部信息的抽取，相關工作人員只要搜索關鍵詞、標題，就能找到自己需要的信息。由于每個域對應多個狀態，因此在搜索時，需要細化輸出符號，才能更加精確的定位信息，輸出信號越細化，信息內容越準確。

2.4 基于視覺分析的信息抽取技術

基于視覺分析的信息抽取技術，能夠將網頁中視覺樣式相同或者相似的特征的信息進行歸類，從而方便信息的抽取。這一方法主要利用了可視化技術，自動生成一些可視化的線索，在根據這些線索進行信息提取，但這種方法只能用于簡單對象的搜索，相關工作人員在使用時應該注意這個問題。

3 結語

綜上所述，信息抽取技術是搜索引擎最重要的組成部分，直接決定了搜索引擎的性能，因此要加強搜索引擎中的信息抽取技術的研究，相關工作人員應該在工作中總結經驗教訓，并不斷完善信息抽取技術。

參考文獻

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