在基础教育领域，为学生，教师和家长提供智能，快速，高效的智能网络搜索机器人理论，致力于基础教育的文本资源的收集。教育机构和其他相关的教育资源。动文本分类，自动文档检索和自动关键字检索是Web机器人的重要组成部分。基本信息库信息挖掘模块从文档中提取为网页格式，并设计相关文本信息的提取算法。何在搜索引擎中对大众传媒教育信息进行自动探索，主题检测和学科聚焦教育网络的监测和特殊监测功能为分析形式提供了基础。种分析结果，如报告和图表，以及基础教育文本监测和分析系统的设计，提供全面的研究教育网络服务。键词：自动分类;自动摘要;自动提取关键词;网络文件搜索引擎; G202文献标识码：基础教育中图分类号资源A文章编号：1673-8454（2017）之前19-0037-04Lecture在互联网时代，越来越多的人利用互联网寻找有用的工作和研究信息，涵盖人们日常生活的方方面面。同的搜索引擎从大量互联网资源中提取用户所需的信息，包括谷歌和百度等通用搜索引擎。有特定的搜索引擎，例如为教育提供基本资源搜索服务的Web浏览器。[1]文本监视和分析系统通过底层索引器将机器人从网页收集的信息分类，建立基本目录和存储在数据库中的子目录。index并定期更新数据库，以确保数据库信息与Web内容同步，并验证更新的特定实现。页机器人遍历指定范围内的整个Web空间，从Default.aspx网页更改为另一个newspage.aspx网页，从一个站点移动到另一个站点，并更新在数据库中收集的信息。于Mashup，用于基础教育和Web 2.0集成的文本资源信息检索模块，数据源的多样性是教育文本资源信息的重要特征。本互联网。了传统新闻来源，如基础教育新闻和BBS基础教育论坛，新型的Web2.0信息交互模式，如CastBox基础教育，基础教育博客，维基和基础教育综合新闻已经出现，产生的信息量正在增加。于不同信息来源中包含的文本教育资源的基本信息是重复的或相关的。然网页机器人分别搜索这些信息源，但是获得的大部分信息可能是重复的，或者相关信息可能不会重复。究，这项研究没有效果。外，在基础教育中收集基本信息文本资源的过程中，添加或更新不同类型的信息源可能需要调整机器人收集策略。页。Web 2.0时代，很难适应信息源类型的多样化。此，有必要整合和整合来自不同信息来源的基础教育文本资源信息。
于Web的数据集成技术的新的类型，混搭技术[3]是一种新的网络服务的类型包括支持的WebAPI多个应用程序，具有良好的兼容性，适用于网络数据的多种来源不同的外部性。
式，扩展应用程序，涵盖外部公共API，XML，RSS，Atom，Feed，Web服务，HTML等，具有Web 2.0功能。此，系统使用Mashup技术开发Mashup可视化工具，允许信息收集器集成和集成来自不同来源的文本教育资源的基本信息，以形成Mashup站点。图1所示，Web机器人可以从Mashup站点收集有关基本Internet读写资源的各种信息，以提高搜索效率。于各种电子格式的文本文档的数量呈指数增长，因此很难从文本，管理内容和过滤信息中检索自动分类信息。效的解决方案是自动处理未分类的文档，并确定它们所属的预定义类别多个类别。据现有的数学规则，构建了一种能够将数据从数据库映射到指定类别的分类函数模型，缩短了文本内容检索和文本数据存储的处理时间。类函数模型由神经网络分析方法，统计方法和自动学习方法构成。工神经网络分析主要涉及小规模识别问题，不适合大规模识别小样本群。[4] Wanpunik等人的支持向量机分类方法是基于统计的。络机器人有限操作条件下的小样本决策规则依次测试每组测试，导致最小的错误。有必要执行迭代操作，这优于神经网络分析：在处理数据时，本地值似乎不是最小的。[5]通常，支持向量机的分类方法适用于两个模型的分类，并且通过完整二元决策树的级联SVM模型构建多个模型的分类。
设分类函数的分类类别编号为M，SVM序列号为N，则N = [log2M]，级联SVM分类数据处理能力为2N≥M。级SVM分类函数模型如图2所示。动文档摘要的自动摘要包括通过基于Web的机器人浏览原始文档并自动提取摘要。动摘要是“由网络机器人自动提取的文档内容的缩写和准确表示，无需解释或附加注释”。[6]自动摘要技术包括文本分段，解析器，语音部分注释工具和自然语义处理。前有两种实现自动综合的方法：[7]一种依赖于统计理论，另一种依赖于自然语言处理。计方法直接从摘要中提取原始文档中的句子，而自然语言处理方法使用更先进的机器学习技术（如语义分析）来理解原始文本并推断内容。象。象句子与原始文本不同。合词是本文的重要部分，包括各种术语，文本关键词，实体命名等。分词系统中，复合词可以表达独立的特定语义，但很容易被错误地分成与原语的原始含义相反的多个句子。决方案是根据内容，位置，关键字和用户偏好等关键元素获取表达句子含义的组合单词的优先级值，消除冗余内容，以及通过生成文档的摘要。面介绍几种自动摘要的关键技术。合词识别和分词校正技术分词是中文文字处理的第一步。于在线数字信息资源的扩展，中文词法分析系统中词分词词典的词汇量不够完善，词汇更新速度跟不上资源扩张的步伐，使得无法大规模地智能地识别两个或两个。述单词的组合。决方案如下：网络机器人使用基于单词序列网络的中文单词提取算法识别组合单词。[8]完成识别操作，校正分词结果，并通过分词系统恢复破碎和失真的组合词。[9]权重计算技术相结合的词语要获得的表达短语的意义上的单词组合的优先级的权重值，但应考虑到的因素如词语的频率，该现象同义，词性，词长，位置等单词频率，单词出现的次数。
词频统计之前，首先将具有相同或相似含义的词同义，然后叠加这些词。义词现象经常出现在句子中：例如，许多作者经常使用相同的词来表达相同的含义，而一个人经常使用同义词来表达相同的含义。讲的中文部分包含两种类型的14种类型，其名词和名词是表达句子中心主题的关键词。样的组合词具有更高的权重值。词的长度，即单词的字节长度。验表明，关键字很容易用4到6个单词的单词生成。此，四个或更多个单词的单词具有更高的权重值。外，关键字可以通过评估组合单词的优先级位置来获得。如，粗略反映主要意义的单词是文章的标题，因此位于主体中的单词和字幕是故障排除的关键字。落句子计算技术句子的权重决定了段落中句子的重要性，有必要考虑组合词语的权重值，关键词的权重值，词汇的偏好。
户，句子的位置和其他因素。合单词的权重值，即组合单词权重，如各种术语，文本关键词和实体名称，加上权重值，加上信息量句子中包含的内容很重要，句子的重要性很大。键词是具有明显符号的词和短语，例如“一般”和“一般”，通常用于识别段落中的重要句子。[10]首先必须提取“第一”，“第二”，“最后”等指示段落层次关系的索引，输出汇总操作变得简单，效率大大提高。了获得文档的个性化自动摘要，根据用户的偏好来转换抽象句子，并且网络机器人必须收集用户定义的喜爱词以计算加权值。子的位置重要性通常基于每一段的第二句，通常是该段的中间句，它优先考虑句子中的重要信息。
动关键词检索为了有效处理互联网上重要的多媒体教育信息，技术人员对信息收集，资源恢复，自动文档检索，自动化进行了广泛的研究。本信息的汇总等这是研究工作的基石。关键字描述了发布中心的内容，以满足不同的人根据您的个人偏好检索文本信息。
为精细的关键字的优势使得可以测量文本与低成本计算的关联，并提高信息收集处理的效率，资源的恢复，文档的自动合成，文本自动分类，文本信息汇总等文本内容检索是关键字应用程序中使用最多的域。户在搜索框中输入查询关键字，搜索结果显示包含关键字的网络的所有文本资源。“关键”指标和“单词”选择是关键字挖掘技术必须克服的挑战。“关键”测量技术不能应用于句子的现象很普遍，因此很难提取关键词和未保存的词。此，作者将关键词提取技术分为分析处理的两个部分，即提取关键词并提取多个关键词。技术依赖于分离函数模型的中文关键词提取算法来设计不同的关键词特征，提高关键词提取的准确性。键字提取是多标签分类的典型问题：技术人员将一组学习样本引入关键字分类函数模板，并使用机器学习来确定每个单词是否或模板中的候选字符串是否为关键字。记候选词，然后循环地评估和执行新的候选关键词。成单候选关键词和多个候选词关键词如前所述，
宁波seo分词是用中文提取关键词的第一步。该注意，数字和标点符号不是单候选关键字。成为候选关键字字符串之前过滤字符串。常，选择字长<5的字符串作为候选字符串和不必要的字节（如数字和字符串）。除中文单词串中的标点符号，并选择英语候选字符串。取将首先过滤开始和结束单词。离函数模型单词链是一串单词，它根据给定的分类组合一系列单词并具有链结构。传统的等价物不同，单词和单词串是不同的。此，作者为单词和单词串设计了不同的特征，分别训练，用单个关键词和多个关键字样本集学习一组样本，并获得一个模式。
一关键字和多个关键字字符串模板然后，顺序地应用两个不同的模型来判断单个候选关键词和多个候选词关键词，并且可以任意地将词和词串的关键特征添加到功能模型中。离，无论分离如何，效果明显优于分离。球职能模型。择不同的关键词特征由于分离函数模型分别构造了单词和单词串的分类模型，相应的模型可以选择不同的关键特征。TF×IDF功能使用统计方法来评估单词对一组文档或语料库中的指定文档的重要性。验已经表明，TF×IDF的功能有一定的缺点：该算法不能反映如Web文档中的单个字，的位置，将结合被计算同的结构特性的加权值HTML代码。IDF值很简单，很难调整权重值，这不足以反映单个词的重要性和特征词的分布。于TF×IDF缺陷，选择另外两个特征NWT和TF×IF。NWT。文章中的单词总数，它解决了TF候选文档中关键字数量较少的问题。“TF×IF =文档中包含的候选关键词的频率/整个文档中候选关键词的频率”。TF×IF解决了本地化和分发的问题。取文本关键字的过程如图3所示。由五个过程组成：按段读取文本，拼接分词，关键字提取，过滤存储和值计算。重。法读取文本以为段落指定不同的权重，例如标题，起始段，正文和结束段。词采用基于共同出现的概率（即原则经常出现在同一段落中某些词是共现的话中国词法分析系统，共同出现的概率高，单词之间的关系越接近），单词分割的结果执行过滤器的拼接。过对大文本数据进行计数，单词被标记为：虚拟词，标点符号或符号成为关键词的概率几乎为零，以及真实词（例如名称，动词，形容词等等成为关键词很高。词的提取可以消除提取噪声并提高提取率。关键字提取的同时，相应的词频，位置信息，出现的文章数等。式化和存储。关键字检索存储过程中，可以复制大量词汇表或相同的同义词，因此还需要合并和加权处理。用自动单词匹配算法合并相同含义的单词并累计相应单词的频率。一单词出现在不同的文章中，必须累计出现的项目数。了便于均匀的处理，熔炼同义要求限定的同义词的阵列，直至计算机物品的同义词相匹配，同义词表的第一句子的使用量和频率对应的单词被累积并计数。摄对象由的基础教育重视程度在一段时间建模：〒=（N，RFI，苏，RDI，α），其中n是时间单元的数量在一段时间内; rfi是主题。时间单位i中通知相关广告的频率; Di是时间单位i中的公告总数; rdi是受试者在时间单位i中的天数; α是时间单位中的天数。于计算向量的内积的公式用于计算该关键字的权重值，从而限定所述开关的上和下阈值，具有较低的权重值过滤词汇，以获取该组文本的关键字并存储该游戏索引数据库中的单词。论基础教育资源搜索引擎网页搜索引擎前景广阔，基础教育产业必将成为主要资产。工智能近年来已成为教育技术研究领域的新热点。
文提供了一种基于Mashup的信息收集方法，并集成了基于文本的基础教育信息检索模块，并介绍了资源搜索引擎机器人的关键技术。联网环境的文本：数字媒体技术，自然语言处理，模式识别。
及机器学习等跨学科研究的研究方向，具有重要的理论价值和实际应用背景。目前为止，基础教育文本智能网络搜索机器人的研究进展顺利，但这只是探索的第一步：网络机器人的理论研究是尚未成熟。者将在未来的研究中加强反思。正和改进，在基础教育网站上应用新的研究实践和搜索基础教育的文本资源网页，以提高机器人网页搜索的效率。
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