[SmartNews] Globally Scalable Web Document Classification Using Word2Vec[SmartNews] Globally Scalable Web Document Classification Using Word2Vec
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CETR による HTML 文書からのテキスト抽出 - やた＠はてな日記
n-yo さんに教えていただいてから随分と経ってしまいましたが，CETR を実装してウェブサービス化してみました． HTML テキスト抽出（CETR） http://s-yata.jp/apps/nwc-toolkit/cetr-text-extractor CETR というのは "Content Extraction via Tag Ratios" の略で，HTML 文書の各行に含まれるタグの割合を利用してコンテンツを抽出する手法です．簡単な内容は以下のようになっています． コメント，スクリプト，スタイルを取り除きます． 文書が 1 行のみで構成されている場合，65 文字ずつに分割します．修正（2010-11-10） 各行に含まれるタグの割合（Ti）を求めます． タグの割合（Ti）を平滑化します（Ti'）． Ti' における近傍との差（Gi）を求めます． Gi を平滑化します（Gi'）．
Webページの本文抽出 (nakatani @ cybozu labs)
Webページの自動カテゴライズ の続き。 前回書いたとおり、パストラックで行っている Web ページのカテゴライズでは、Web ページの本文抽出がひとつの鍵になっています。今回はその本文抽出モジュールを公開しつつ、使っている技法をざっくり解説などしてみます。 本モジュールの利用は至極簡単。require して analyse メソッドに解析したい html を与えるだけ。文字コードは UTF-8 です。 【追記】大事なこと書き忘れ。本モジュールは Ruby1.8.5 で動作確認していますが、特別なことはしていないので、1.8.x なら動くと思います。 $KCODE="u" # 文字コードは utf-8 require 'extractcontent.rb' # オプション値の指定 opt = {:waste_expressions => /お問い合わせ|会社概要/} ExtractCont
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