Deep Web信息抽取技術(shù)研究的開題報(bào)告

DeepWeb信息抽取技術(shù)研究的開題報(bào)告一、研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)空間已經(jīng)成為了人們獲取信息、進(jìn)行交流和購物的重要場(chǎng)所。而在互聯(lián)網(wǎng)的世界里，最容易被忽視的角落就是深網(wǎng)（DeepWeb）。深網(wǎng)是指互聯(lián)網(wǎng)中不被搜索引擎所檢索到的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，通常需要進(jìn)行身份驗(yàn)證、付費(fèi)或者對(duì)特定的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行訪問才能獲取。據(jù)預(yù)估，DeepWeb所占的內(nèi)容總量超過了互聯(lián)網(wǎng)的95%以上，其中最重要的部分是隱藏在各種數(shù)據(jù)庫、新聞檔案和電子商務(wù)網(wǎng)站等下面的信息。由于DeepWeb的特殊性質(zhì)，同時(shí)它也是一塊重要但薄弱的領(lǐng)域。我們需要利用信息抽取技術(shù)，來提取出深網(wǎng)中有價(jià)值的信息，為人們提供更方便的檢索功能。二、研究對(duì)象DeepWeb信息抽取技術(shù)三、研究目的和意義本研究擬探究基于DeepWeb信息抽取技術(shù)的信息抽取模型，主要研究?jī)?nèi)容包括：1.深入探究DeepWeb信息抽取技術(shù)的基本原理及其應(yīng)用場(chǎng)景；2.建立基于自然語言處理（NLP）技術(shù)的DeepWeb信息抽取模型；3.針對(duì)DeepWeb中常見的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，嘗試提出適用于信息抽取的文本預(yù)處理方法。通過這個(gè)研究，可以使得使用文本處理自動(dòng)化主管深網(wǎng)信息的自動(dòng)化處理變得高效和可靠，使得從DeepWeb中獲取有用信息成為可能。這項(xiàng)研究對(duì)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，提供有用的信息服務(wù)以及改善信息的質(zhì)量具有積極的實(shí)際意義。四、研究?jī)?nèi)容和方法在本研究中，我們將探討和試圖解決DeepWeb信息抽取模型中的基本問題，包括抓取，解析和組織數(shù)據(jù)?；谧匀徽Z言處理技術(shù)的信息抽取模型需要完成以下幾個(gè)任務(wù)：1.對(duì)原始文本進(jìn)行預(yù)處理，將其轉(zhuǎn)換為可以處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式；2.對(duì)已處理的文本進(jìn)行分析，提取有用信息；3.對(duì)提取的信息進(jìn)行規(guī)范化處理，以便與其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比和分析；4.進(jìn)行組織和可視化，方便使用者瀏覽和查找信息。在完成DeepWeb信息抽取模型的基礎(chǔ)上，我們將分別對(duì)基于DeepWeb信息抽取技術(shù)的模型進(jìn)行具體的構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)。五、預(yù)期成果本研究將主要實(shí)現(xiàn)以下兩個(gè)方面的預(yù)期成果：1.基于自然語言處理技術(shù)的DeepWeb信息抽取模型：實(shí)現(xiàn)基于NLP技術(shù)的文本預(yù)處理、信息抽取和組織等關(guān)鍵功能，構(gòu)建具有實(shí)用性的DeepWeb信息抽取模型；2.實(shí)用型應(yīng)用案例：構(gòu)建針對(duì)特定領(lǐng)域的DeepWeb信息抽取應(yīng)用系統(tǒng)，例如對(duì)電子商務(wù)和醫(yī)療信息等進(jìn)行定向提取和處理。六、研究進(jìn)展計(jì)劃1.研究DeepWeb信息抽取技術(shù)的基本原理，進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研，預(yù)計(jì)用時(shí)2周；2.分析現(xiàn)有的深網(wǎng)信息抽取技術(shù)和工具，預(yù)計(jì)用時(shí)2周；3.研究基于自然語言處理技術(shù)的DeepWeb信息抽取模型，設(shè)計(jì)模型，預(yù)計(jì)用時(shí)3周；4.系統(tǒng)地測(cè)試和評(píng)價(jià)模型的效果，優(yōu)化模型，預(yù)計(jì)用時(shí)3周；5.開