本方法是基于文本密度的方法,最初的想法来源于哈工大的《基于行块分布函数的通用网页正文抽取算法》,本文基于此进行一些小修改。
约定:
本文基于网页的不同行来进行统计,因此,假设网页内容是没有经过压缩的,就是网页有正常的换行的。
有些新闻网页,可能新闻的文本内容比较短,但其中嵌入一个视频文件,因此,我会给予视频较高的权重;这同样适用于图片,这里有一个不足,应该是要根据图片显示的大小来决定权重的,但本文的方法未能实现这一点。
由于广告,导航这些非正文内容通常以超链接的方式出现,因此文本将给予超链接的文本权重为零。
这里假设正文的内容是连续的,中间不包含非正文的内容,因此实际上,提取正文内容,就是找出正文内容的开始和结束的位置。
步骤:
首先清除网页中CSS,Javascript,注释,Meta,Ins这些标签里面的内容,清除空白行。
计算每一个行的经过处理的数值(1)
计算上面得出的每行文本数的最大正子串的开始结束位置
其中第二步需要说明一下:
对于每一行,我们需要计算一个数值,这个数值的计算如下:
一个图片标签img,相当于出现长度为50字符的文本 (给予的权重),x1,
一个视频标签embed,相当于出现长度为1000字符的文本, x2
一行内所有链接的标签 a 的文本长度 x3 ,
其他标签的文本长度 x4
每行的数值 = 50 * x1其出现次数 + 1000 * x2其出现次数 + x4 – 8
//说明, -8 因为我们要计算一个最大正子串,因此要减去一个正数,至于这个数应该多大,我想还是按经验来吧。
完整代码
代码如下:
#coding:utf-8
import re
def remove_js_css (content):
""" remove the the javascript and the stylesheet and the comment content (<script>....</script> and <style>....</style> <!-- xxx -->) """
r = re.compile(r'''<script.*?</script>''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub ('',content)
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