摘 要：为了提升网页信息标注的整体效果，同时降低标注失误的概率，通过三元组构造标注预处理，在深度学习技术下标注描述目标设定，设计深度重叠标注模型，在深度学习下通过逻辑回归实现 Web 网页信息的标注。相较于传统的特征提取标注测试组和传统的自定义标注测试组，文章设计的深度学习标注测试组最终得出的标注完成率相对较高，标注失误率相对较低，具有实际应用意义。
关键词：深度学习；Web 网页；标注方法；深度控制
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.22.026
中图分类号：G202 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）22-0089-03
Research on Web Page Information Tagging Method Based on Deep Learning
DONG Yanan
(Jilin Polytechnic of Water Resources and Electric Engineering, Changchun 130117, China)
Abstract: In order to improve the overall effect of web page information tagging and reduce the probability of tagging errors, the tagging preprocessing is constructed through triples, description goal setting is tagged under the deep learning technology, the deep overlapping tagging model is designed, and the tagging of web page information is realized through logical regression under the deep learning technology. Compared with the traditional feature extraction tagging test group and the traditional self-defined tagging test group, the tagging completion rate of the deep learning tagging test group designed in this paper is relatively high, the tagging error rate is relatively low, which has practical application significance.
Keywords: deep learning; Web page; tagging method; depth control
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作者简介：董亚男（1987.05—），女，汉族，吉林长春人，讲师，硕士，研究方向：计算机系统结构。