国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究
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m . Hanumanthappa1,迪帕·t·Nagalavi2和Manish库马尔3
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信息检索的任务从e-newspapers检索相关和有用的信息。电子报纸是传统报纸的电子副本。E-newspapers正变得越来越流行,因为简单方便的访问。报纸及时的信息的来源。这些文件包括新闻和几个独立信息的文章。它也是有趣的,许多报纸新闻在同一主题不同的观点。在这个快速变化的时代,阅读多个报纸是不可能的。因此,它是一个重要的快速总结一篇文章从不同的报纸收集并将其呈现给读者以紧凑简洁的方式在不损害的结构和格式的消息。系统实现这个任务应该解析e-newspapers可用以PDF格式,转换为文本格式。其次,数据挖掘技术应用于识别和总结的文章从不同的报纸。 This survey, focuses on article identification methods and popular extraction tools used for extracting the contents of e-newspapers for conversion from PDF to text format. A comparative study on extraction tools based on the source type, programming language and working characteristics is also presented.
关键字 |
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| PDF、文章、E-Newspapers图聚类、信息提取 | ||||
介绍 |
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| 信息检索(IR)是找到相关信息或文档的活动满足用户信息需求。需要信息检索产生的大量数据。传统的红外技术并不有效,因为数据量,因此有必要对红外系统。E-newspapers广泛阅读印刷版本相比,因为他们不受地理限制。在整个互联网,有很多e-newspapers可用由许多独立的新闻文章。检索相关信息从各种e-newspapers是一个艰巨的任务。信息检索研究侧重于从enewspapers自然语言检索。 | ||||
| E-Newspapers电子报纸。他们可以采取正常的印刷出版物的形式发表在互联网上。在当下时代e-newspapers扮演重要的角色提供信息在当前的问题上保持读者的;也扮演关键的角色满足许多用户的信息需求。报纸的页面通常由几个独立分散在整个页面的文章列。识别特定的文章是一个相对简单的任务,人类可以通过目视检查,但是这是一个困难的问题计算机因为e-newspapers非标准化和几何布局简单,而且以前没有健壮的方法问题。数据挖掘技术可以应用于有效的识别和提取个人从e-newspaper新闻;后,新闻可以利用数据挖掘过程中获取相关的信息。 | ||||
| 数据挖掘是知识发现有趣的过程从大量的数据存储在数据库,数据仓库或其他数据存储库。数据挖掘已被普遍视为同义词数据库的知识发现。在文献中不同的数据挖掘技术已经应用于我的文章e-newspapers聚类和分类技术等。聚合的聚类过程由每个块组块(集群)。聚类方法:K-mean、烧结的和遗传算法用于集群的文章基于文本内容的报纸。在确定一篇文章的文本内容之前,报纸必须转换成文本格式,因为e-newspapers基本上是PDF格式的文档。因此PDF提取工具可用于PDF文档转换成文本文件。 | ||||
| 可移植文档格式(PDF)是一个平台独立的文件格式封装很多类型的数据,如图像、文本、字体、表和更多。PDF文档可以在任何计算机查看PDF查看器。文档的内容不能被编辑,因为数据的组织结构确定的PDF文件。PDF文件的文件结构由头部、身体、交叉引用表和拖车。头包括一个PDF文件的版本号,身体是主要的PDF文件存储所有类型的对象的一部分,一个交叉引用表存储每个对象的位置存储在身体部位和拖车记录交叉引用表的地址。PDF文件可以表示成文档结构的树状模型由许多对象意味着每个节点属于对象。树状结构使PDF文档安全。由于pdf文档安全包装特性,提取对象成为一项艰巨的任务。 | ||||
| 信息检索系统的研究挑战对于识别和检索文章e-newspapers可以表示为。 | ||||
| •位置:识别的位置相关的文本从文档中提取信息。 | ||||
| •采集和分析:新闻文章的布局不对称相同因此提取相关材料,分类和聚类的列是艰巨的任务。自动识别和推导的内部和横向关系,尤其是在建。 | ||||
| •词汇不匹配:相同的信息表示单词的使用不同的词汇。 | ||||
| •语义分析:如果真正重要的事情发生了,这个消息占据了超过一页报纸,有几个相关文章的每一个页面。 | ||||
| •重复:文章来自不同e-newspapers附近或确切的副本。这估计还没有包括语义重复。 | ||||
| •异质性的文档:内容出现在e-newspapers在本质上是异构的,即除了文本他们可能包含图片、表和基于内容的图像。 | ||||
| 工作集中在操作中运行两个阶段,一是把文本从e-newspaper PDF格式,另一个是识别和提取从e-newspaper文章。本文探讨了不同的数据挖掘技术,即分类和聚类,以自动识别和提取e-newspapers的文章。进一步调查是容易进行信息提取工具来转换e-newspaper PDF格式的文本格式。 | ||||
文献综述 |
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| 信息检索系统提供设施从e-newspaper检索新闻。E-newspapers是由几个独立的文件,信息分散在整个页面的文章列。文档对象的特征是其边界框,其在页面内的位置和内容。在文献中不同的技术应用于识别文章的报纸。 | ||||
| Aiello和Pegoretti [14];在文本处理技术问题的聚类条报纸页面即文本块的识别属于同一篇文章。他们提出了三种基于文本处理的算法即简单的聚类,比较聚类和烧结的集群和这些被称为图聚类算法。一篇文章对象表示的节点图,称为连接图。优势代表了两个对象属于同一个簇的事实。所有的算法都用图一个节点对应一个文档对象,没有边缘。每一步一个或多个边缘被添加到图。在每个迭代算法的步骤,每个连通子图指出了文章的一部分。算法的输出是每个完全连接组件的图形代表一个集群,也就是说,一个完整的文章。在所有的三个变体,相似性阈值是固定的。 | ||||
| 相似度阈值之间的相似程度,两个街区,它是由权重向量的夹角的余弦两个街区。在简单的聚类算法(SCA)的边缘连接图是通过观察相似矩阵。对于每个元素,如果值大于阈值,则在图有一个优势。而在比较聚类算法(CCA)添加一条边的过程是迭代和考虑边缘出现在图中的每个步骤。CCA算法搜索更相似的块,然后比较块的部分形成集群之前添加一个新的优势。烧结的聚类算法(ACA)比较聚类是扩展背后的动机。两个非常相似的块被发现时,两个街区连接不仅通过边缘,但合并成一个单一的块。这意味着,在合并之后,所有的重量块需要重新计算。 | ||||
| 聚类算法评估通过构建三个不同的函数的加权调和平均数(精度、召回和分销)计算比较地面真理——图形和图形的输出。每个页面的地面真值是每一篇文章的图是一个小团体。后来作者比较三种算法的性能决定,简单的聚类算法有两个主要优点:简单性和效率。 | ||||
| 而比较聚类添加一点点的复杂性与简单的聚类算法;排除一些边缘连接图应该需要改善边缘设置的正确性,有可能损失部分的边缘。最后,凝结的聚类算法可以提高正确性和完整性,有重大缺陷:它比其他两个慢,因为它必须重新计算几次所有的权重和相似矩阵。然而简单的聚类算法在去除停用词高性能率和较低的计算复杂度。 | ||||
| 基于真实图像方法[13],r·伯莱塔·l·劳拉[1]提出了一个方法来评估报纸文章识别算法与图集群技术的帮助。报纸文章识别问题是减少到一个特定的图聚类问题,即报纸页面转换成一个图表,其中每一块是一个节点,属于同一篇文章的所有节点连接在一起。因此算法评估使用适当的覆盖率和性能措施,关注intra-cluster密度和extra-cluster稀疏即评价倾向于形成一个集群中大部分的算法,边缘的集群,集群。 | ||||
| 的覆盖图聚类的分数intra-cluster成套边缘内的边缘,和性能计算的数量正确解读成对的节点图。提出的方法可以很容易区分不同的错误:奖励措施的正确检测几个街区的大文章。此外逆转减少意味着将图聚类算法转化为一个完整的工作报纸文章识别算法。一个方法允许区分不同程度的错误,根据文章的块的数量不正确。 | ||||
| 林花园高,智,小燕,Yongtao王[13]恢复的一篇文章的阅读顺序使用由两部分构成的模型。两偶图模型由两个顶点的前任,另一个是继任者符合两偶图匹配。顶点是块在一个页面,所有的阅读顺序块图的边缘和阅读之间的跃迁概率权重的边缘。 | ||||
| 文档的共同约束,总是阅读顺序将从上到下,从左到右的方向。选择语言便携式块前他们第一次发现空间容许阅读订单通过空间拓扑分析。阅读过渡得分计算文本块之间通过融合几个来源,包括文本内容、词性,位置,风格,等等,然后最优匹配图的匹配与最大重量的经典Kuhn-Munkres算法。与页面上的所有块的阅读顺序,聚合是分段条序列解读子序列合并成文章。 | ||||
| 许多不同的报纸文章多次包含重复信息关于同一事件,但在选择使用的语言不同,有时不同的视角。玛蒂娜·诺顿,尼古拉斯·Kushmerick和乔·凯西的工作[16]关注合并来自多个来源的事件描述提供一个简洁的描述,结合了来自每个源的信息。问题分解为三个子问题:(1)注释:识别的跨文本对应的各种事件的一篇文章中提到;(2)匹配:识别事件描述从不同的文章,引用同一个事件;(3)聚合:将事件描述转化为结构化的形式,这样就可以合并成一个连贯的摘要。使用集群技术是自动组句子的事件。 | ||||
| 句子集群使用平均链接,生成完整的链接和单链接凝结的集群。分层烧结的集群(HAC)过程从每个数据点到一个单例集群开始,然后反复合并簇,直到没有更多的集群元素了。HAC聚类方法需要两个句子之间的相似性度量。标准的余弦度量bag-of-words编码使用的每个句子,所有停止词删除。作者开发了词频率和逆文档频率(TFIDF)加权方案等文档定义的组句子然后讨论一个给定事件和体重方面根据文档中频率相对于整个语料库。但是一个方法没有使用术语权重。 | ||||
| 公元Thakare教授n . Muthiyan d . Nangade d·帕蒂尔·m·帕蒂尔[17]提出了一个系统,利用遗传算法(GA)的能力形成了集群的新闻文章。的方法是找到潜在的和隐藏的知识存储库为决策文档聚类的新闻文章使用遗传算法。报纸文章将分组到不同的领域,如商业、经济、政治、体育、娱乐、社会、环境等,根据关键字使用一种算法的相似性。系统包含的报纸文章,文章是集群基于相似性的关键词进入不同的领域。遗传算法的人口可能的目标上执行相同的操作,只有那些适合的解决方案更好的生存。 | ||||
| 遗传算法由四个元素组成:第一个是染色体的人口,这代表问题的可能的解决方案。选择第二个元素指的是人口的一部分,将进化到下一代。选择的执行是基于一个适应度函数。选择过程应用于每一代。交叉指的是结合两个组的成员之间或交换特征定义的选择,所产生的后代。重复这个过程,直到优化集群形成。遗传算法和k - means聚类算法相比。k - means用于地方优化遗传算法用于全局优化。比k - means遗传算法能产生更好的结果。使用遗传算法更优化集群形成。 It is Hybrid Model and it can do automatic clustering. It is used for Better searching techniques | ||||
信息提取工具 |
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| E-Newspapers电子文档的形式提供PDF文件。介绍了在文学许多工具是用来从PDF文件中提取数据。还有许多其他容易提取工具用于转换为文本格式。 | ||||
| •PDFBox: Apache PDFBox[4]是一个图书馆由解析器类、提取和基本修改类。PDF文件的解析器首先定位预告片,然后获得交叉引用表的地址,后来它访问每个节点从树模型来获取信息。这些函数是由一个叫PDFBox的PDF类库实现。方元等[3],它用于提取标题、作者、地址、文摘、关键词和文档的类数。在这个工作中提取文本作者使用PDFBox和注入标签格式改变发生在将文档转换为半结构格式。这个项目允许创建新的PDF文档,操纵现有的文件和提取文档的内容的能力。 | ||||
| •PDFtohtml: PDFtohtml[5]是一个实用程序将PDF文件转换成HTML和XML格式。Burcu Yildiz,凯瑟琳娜凯撒,西尔维亚Miksch[2]使用PDF转换为XML提取表从一个PDF文档,这里工具返回文本块和PDF文件的绝对坐标在相同的顺序插入到原始文件。PDFtohtml XPDF基于开放源码查看器是一个工具。商业应用程序只能在可执行格式。Xpdf[7]是一个开放源码查看器可移植文档格式(PDF)文件。Xpdf项目还包括一个PDF文本提取器,PDF-to-PostScript转换器,和其他各种实用程序。Xpdf应该工作在几乎任何系统运行X11和类unix (POSIX)库。它需要ANSI c++和C编译器编译它。这个工具的主要问题是它很难提取图像。 | ||||
| •PDFLlb春节:PDFLib春节[9](文本提取Toolkit)是一个工具用于提取文本、图像和从PDF文档的元数据。春节PDF的Unicode字符串提取文本内容,连同详细的字形字体信息以及在页面上的位置。它还将PDF文档转换为一个基于xml的格式称为TETML包含文本和元数据以及资源信息。春节包含先进的内容分析算法寻找单词边界,分组和删除冗余的文字文本列。PDFLib春节可用于实现PDF搜索引擎索引器,重新PDF文档的文本和图像,PDF文件的内容转换为其他格式和处理PDF基于它们的内容。 | ||||
| •Solid-PDF工具:固体转换器[11]是一个重建软件产品文档,允许用户将pdf文件转换成可编辑的文件。软件从各种创建pdf文件来源通过保存原来的格式。工具的问题在于,它只是局限于windows平台和图像提取是一个辛苦的工作。 | ||||
| •iText:开发者将使用iText[8]为PDF浏览器,生成动态文档从XML文件或数据库。工具使用PDF的许多互动功能分割,连接和操作PDF页面。iText还用于自动填写PDF表单添加数字签名PDF文件。在[18]作者做调查不同的PDF提取工具,想出了一个结果,相比其他提取工具iText工具是最好的工具来提取所有对象和它的信息。 | ||||
| •3-Heights PDF提取:PDF提取工具[10]用于阅读PDF文档的内容和性质。此外,它快速高效地提取内容。3-Heights工具中提取文本的Unicode字符,文字或页面也支持文本不包含空白字符。它搜索关键词和检索他们的立场。这个工具可以用来将PDF文档转换成文本文档。 | ||||
| •Able2extract: PDF文件转换为流行的MS Office格式包括Excel、Word、PowerPoint和出版商,以及非微软格式如AutoCAD。Able2Extract 8是一个完全跨平台的解决方案,可用于Windows、Mac和Linux用户。编辑、分析和版本控制PDF文档。 | ||||
| •Aspose: Aspose PDF转换为文字处理文档。Aspose读取一个PDF,意识到可编辑的文档结构,它允许保存生成的文档作为医生,OOXML, ODT、RTF、WordML, HTML, MHTML或TXT。Aspose工具转换内容包括原始文档的格式。 | ||||
比较 |
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| •这比较研究的目的是寻找一个工具e-newspapers PDF格式的转换成文本格式保留原始文档的布局。后来应用于分析新闻文本挖掘技术。因此对比不同的工具识别基于他们的普遍特征和操作特性。表1中列出的工具的工具用户使用PDF文件转换成其他格式。而表中列出的工具开发人员所使用的库文件添加和创建PDF功能。 | ||||
| 表1和表中列出的工具是用来从pdf文件中提取数据并将其转换成文本格式。iText、Jpedal Aspose和PDFLib工具与其他工具相比有更多的功能。在这些工具Aspose工具是最好的提取工具,将其文档的布局,而iText Jpedal, PDFLib工具转换文档没有这些工具结构和劣势在于文本的阅读顺序没有必要保留,特别是当处理多列文件与复杂的布局。 | ||||
•较文学作品的研究来识别和提取的文章: |
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| 作者Aiello &Pegoretti[14]本文评估了三种算法的识别。他们建立一个图形称为连接图中每个节点都是一个块。每个连接组件是一篇文章。每个页面的地面真值是每一篇文章的图是一个小团体。函数加权调和平均数计算通过比较真实图与图的输出。地面真理基础是由每一篇文章的一个小团体。算法识别文章的连接组件连接图和评价算法对如何紧密连接图匹配的地面实况图。语义信息的方法证明了好处,但它没当几个独立的文章分享相同的文本内容。一个缺点是,这种方法只用于评估算法,建立一个图结构。 | ||||
| 而作者伯莱塔和劳拉有[1]中提到的节点图块和实现一个评估指标包括PDF文件的操作,比如加载一组与它们相关的地面真理基础,定义和真实保存为PDF文件和评估算法的性能。报纸文章识别问题是减少到一个特定的图聚类问题,后评估算法减少扭转成一个完整的工作报纸文章识别算法。一个方法允许区分不同程度的错误,根据文章的块的数量不正确。 | ||||
| 在[1]和[14]作者使用集群技术组属于同一篇文章的文本块,这说明报纸文档的语义信息的理解。而作者的花园高,唐,晓燕林,王Yongtao[13]本文方法重建中恢复过来。两偶图模型是用来检测基于内容相似性的一篇文章的阅读顺序和空间容许阅读订单通过空间拓扑分析。获得相应的最优匹配,生成一个或多个块队列。一篇文章划分为sub-queues然后生成sub-queues合并成文章。 | ||||
| 公元Thakare教授n . Muthiyan d . Nangade d·帕蒂尔·m·帕蒂尔[17]使用遗传算法形成了集群的新闻文章。文章被分组根据其特性,它首先搜索关键字的文章都是集群基于相似的关键词进入不同的领域。这个算法的缺点是,关键词的文档是集群基于相似,只是因为这种方法失败当几个独立的文章分享相同的文本内容。 | ||||
计划的工作 |
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| E-newspapers从不同的新闻网站基本上是PDF格式。因此PDF提取工具应用于从e-newspaper而不影响中提取文本的格式一份报纸。后来文本挖掘技术应用于分析新闻读者和总结信息。因此文章识别方法应用于提取从报纸的文章。一篇文章的重要特点是它的边界框,页面内的地位,而且它的内容。主要集中在一篇文章的内容。在报纸页面所有文本块的布局将文章连同他们的文本内容。方法状态两个街区是否属于同一篇文章比较话说它们包含如果它们共享相同的单词可能是相同的主题。然后相似性得分基于频率的个人条款都是计算使用频率等数据向量空间方法和概率模型。本文聚类过程包括四个步骤:1)获得所有内部的词块的列表。 ii) Give a weight to each word inside each block. iii) Find the similarity between all the pairs of vectors. iv) Group together the blocks which probably belong to the same article. v) Find the reading order of blocks and merge the blocks into article of sequence. Furthermore the identified articles are extracted from each of the newspapers. The extracted articles from different newspapers will be grouped into different domains such as business, economics, politics, education, sports, etc. according to the similarity of the keywords. Furthermore the text mining techniques are applied to analyze the news articles. | ||||
结论 |
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| E-newspapers发挥实质性作用提供有用的信息给用户。每个报纸包含几个独立,丰富新闻文章页面上的分散和布局不规范而不是几何简单。本文探讨了数据挖掘技术,研究人员提出并尝试早些时候e-newspapers识别文章。很明显,为了分析新闻,文章识别是非常重要的。也观察到,如图聚类算法或遗传算法聚类算法可以应用于识别文章。一旦发现这篇文章,它可以用来总结信息。收集到的报纸,从新闻网站基本上是PDF格式文本挖掘从这些格式并不是一件容易的事。列出了各种提取工具,本文研究了以找到最合适的提取工具PDF格式的数据转换为文本格式。 | ||||
表乍一看 |
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引用 |
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