【摘 要】
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大规模Web信息抽取需要准确、自动地从众多相关网站上抽取Web数据对象．现有的Web信息抽取方法主要针对单个网站进行处理，无法适应大规模Web信息抽取的需要．调查研究表明，有效地实
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大规模Web信息抽取需要准确、自动地从众多相关网站上抽取Web数据对象．现有的Web信息抽取方法主要针对单个网站进行处理，无法适应大规模Web信息抽取的需要．调查研究表明，有效地实现Web数据语义自动标注，结合现有的包装器生成技术，可以满足大规模Web信息抽取的要求．文中提出一种基于集成学习和二维关联边条件随机场的Web数据语义自动标注方法，首先，利用已抽取的信息和目标网站训练页面中呈现的特征构造多个分类器，使用Dempster合成法则合并分类器结果，区分训练页面中的属性标签和数据元素；然后，利用二维关联
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