一种基于多示例学的有害信息识别和网页分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多示例学的网页分类方法，该方法包括：设计了相对大小排序前向比较法来提取网页内有效图像，并根据网页树状结构提取有效图像的相关文本；将一幅有效图像及其相关文本作为网页包中的一个示例，分别采用图像词包模型和文本词包模型生成有效图像及其相关文本的描述，并将二者合并起来作为示例的描述；采用多示例核对毒品网页进行分类。本发明的方法，通过将网页中内含的图像及其相关文本作为网页包中的示例，使算法更符合网页内容的实际分布，并能够充分利用网页的有效信息，深入挖掘图像信息与文本信息的互补性，最终取得比只利用单模态信息进行分类更好的效果。

主权项

一种网页分类方法，包括以下步骤：步骤1：提取选定网页内的有效图像，并提取所述有效图像的相关文本；步骤2：将一幅有效图像及其相关文本作为网页包中的一个示例，生成所述有效图像及其相关文本的描述，并将二者合并起来作为示例的描述；步骤3：采用多示例核对得到的所述示例进行计算，根据计算的结果对所述选定网页进行分类。