摘要
随着互联网技术的迅猛发展，网页已经成为信息传播的重要载体，如何从海量网页数据中快速、准确地提取出用户所需的正文内容成为了一个亟待解决的问题。
网页正文自动提取技术应运而生，其旨在利用计算机自动识别并提取网页中的核心文本内容，剔除无关信息，为用户提供简洁、高效的信息获取途径。
本文首先介绍了网页正文自动提取的概念、研究意义以及国内外研究现状，阐述了该领域面临的挑战和机遇。
然后，重点概述了现有的网页正文自动提取方法，包括基于文本密度、基于机器学习和基于深度学习的方法，并对这些方法的优缺点进行了比较分析。
最后，展望了网页正文自动提取技术未来的发展趋势，并提出了相应的思考与建议。
关键词：网页正文提取；信息抽取；文本挖掘；机器学习；深度学习
互联网已经成为当今社会信息传播的主要渠道，网页作为信息的主要载体，其数量呈爆炸式增长。
然而，网页内容繁杂，除了用户关注的核心正文信息外，还包含大量的噪声信息，如导航栏、广告、版权信息等，这给用户获取有效信息带来了极大的困扰。
网页正文自动提取技术旨在利用计算机自动识别并提取网页中的核心文本内容，剔除无关信息，为用户提供简洁、高效的信息获取途径。
该技术具有重要的现实意义：
1.提高信息获取效率：自动提取网页正文内容可以帮助用户快速定位所需信息，避免在无关信息中浪费时间。
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