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精準地抽取新聞網頁的內容，是提高Web新聞分析等應用系統工作質量的關鍵技術之一．由于缺少Web新聞出版的標準，存在大量不同的出版格式，并且Web本身是一種具有高度異構性的大數據載體，導致Web新聞內容抽取成為一個開放性問題，經大量實例分析發現，新聞網頁內容與其上的標簽路徑存在潛在的關聯性，因此，設計了標簽路徑特征系，以從不同視角區分網頁內容和噪音．在特征相似性分析的基礎上，提出了一種基于組合特征選擇的特征融合策略，并設計了基于融合特征的Web新聞內容抽取方法CEPF．CEPF是一種快速的通用、無需訓練的在線Web新聞內容抽取算法，可抽取多種來源、多種風格、多種語言的Web新聞網頁．在CleanEval等測試數據集上的實驗結果表明，CEPF方法優于CETR等抽取方法．
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