1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的迅猛发展，网络信息呈爆炸式增长，网页作为信息的主要载体之一，蕴藏着海量的数据资源。
如何高效、准确地从网页中提取出有价值的正文内容，成为了自然语言处理、信息检索、数据挖掘等领域的研究热点。
本选题的研究意义在于：1.提高信息获取效率：传统的网页信息获取方式主要依赖人工浏览和筛选，费时费力且效率低下。
2. 本选题国内外研究状况综述
网页正文提取作为一项基础性研究，多年来一直受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
总的来说，现有的网页正文提取方法可以分为以下几类：基于规则的方法、基于统计特征的方法、基于DOM树的方法、基于视觉特征的方法以及基于深度学习的方法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:1.深入研究网页结构和正文特征：分析不同类型网页的结构特点和正文特征，为后续算法设计提供理论基础。
2.研究和改进现有的网页正文提取方法：分析基于规则、统计特征、DOM树、视觉特征等方法的优缺点，并进行改进和优化，提高提取的准确率和效率。
3.探索基于深度学习的网页正文提取方法：利用深度神经网络强大的特征学习能力，构建基于CNN、RNN等模型的网页正文提取方法，并进行实验验证和性能评估。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研和分析：查阅国内外相关文献，了解网页正文提取的研究现状、主要方法和技术，以及存在的问题和挑战，为本研究提供理论基础。
2.网页结构和正文特征分析：收集和分析不同类型网页的数据，研究其结构特点和正文特征，为后续算法设计提供依据。
3.算法设计和改进：-研究和改进现有的网页正文提取方法，例如基于规则的方法、基于统计特征的方法、基于DOM树的方法等，提高其准确率和效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的网页正文提取方法：利用深度学习技术自动学习网页的文本和结构特征，构建更加准确、鲁棒的网页正文提取模型，克服传统方法依赖人工特征设计的局限性。
2.构建大规模、高质量的中文网页正文提取数据集：针对目前中文网页正文提取数据集缺乏的问题，构建一个大规模、高质量的中文网页正文提取数据集，为相关算法的训练和评估提供数据支撑。
3.设计和实现一个高效、准确、实用的网页正文自动提取系统：将研究成果应用于实际系统中，为用户提供高效、便捷的网页正文提取服务。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 胡媛媛,王国仁,李东波,等.面向网络空间内容治理的网络新闻可信性识别研究综述[J].图书情报工作,2020,64(18):14-24.
[2] 周云,刘云峰.基于改进TextRank的新闻文本关键词提取[J].计算机工程与应用,2022,58(18):151-158.
[3] 刘迪,李寿山,马子恒.融合多特征的中文短文本关键词提取方法[J].计算机应用研究,2021,38(10):2942-2946.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
