1) Web text acquisition
WEB文本获取
2) free Web text extraction
Web自由文本提取
4) Text pattern acquisition
文本模式获取
5) Web Resources Acquisition
Web资源获取
6) Web text
Web文本
1.
Research of Web Text Mining Technology Based on Hidden Markov Model;
基于隐马尔可夫模型的Web文本挖掘技术研究
2.
Based on the analysis about the characters of Web text information, this paper has discovered the essential technology, such as the goal sample characteristic withdraws, participle processing and the Web text classification.
本文在分析Web文本信息特征的基础上,揭示了Web文本数据挖掘的目标样本的特征提取、分词处理与Web文本分类等关键技术,以Google为例讨论了该技术在网络信息检索中的应用。
3.
With a brief summary and analysis of the present research and experiment on Web text feature extraction, this paper compares the advantages and shortages of each method, points out the difficulties and problems in the research, and based on this, forecasts the future development and tendency of the research in this domain.
本文对当前有关Web文本特征提取方法的研究和试验进行了简要的综述和分析,比较了每类方法的优势和不足,指出研究中存在的难点和共同探讨的问题,并在此基础上,对该领域未来研究的发展方向和趋势进行了预测。
补充资料：Isi web of science
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