摘要
随着互联网的迅猛发展，网络信息呈爆炸式增长，如何从海量网页中快速、准确地提取有效信息成为亟待解决的问题。
网页正文提取作为网页信息处理的关键技术之一，其目标是从网页中提取出用户真正感兴趣的正文内容，去除导航栏、广告、版权信息等噪声信息，以便进行后续的文本分析、信息检索等应用。
本文首先介绍了网页正文提取的概念、研究意义以及国内外研究现状，并对相关的技术基础如网页结构分析、文本特征表示、机器学习算法和深度学习算法进行了概述。
接着，重点阐述了网页正文提取的主要方法，包括基于规则的方法、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，并分析了各种方法的优缺点。
然后，本文介绍了网页正文提取系统的实验设计与结果分析，包括实验数据集、评价指标、实验结果与分析以及不同方法的对比。
最后，对网页正文提取技术的发展趋势进行了展望。
关键词：网页正文提取；信息提取；网页结构分析；文本特征表示；机器学习；深度学习
随着互联网的飞速发展，网页数量呈爆炸式增长，如何从海量的网页数据中快速、准确地提取出用户真正感兴趣的正文内容，成为信息抽取领域一个重要的研究方向。
网页正文提取技术旨在从原始网页中剔除无关信息，例如广告、导航栏、版权声明等，将包含主要信息的正文部分提取出来，为后续的文本分析、信息检索、知识挖掘等任务提供高质量的数据源。
网页正文提取具有重要的现实意义，例如：
(1)改善搜索引擎结果质量：传统的搜索引擎往往返回包含大量无关信息的完整网页，而正文提取技术可以帮助搜索引擎直接返回用户所需的正文内容，提高用户搜索体验。
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