홈 페이지 전화 / 핸드폰 번호 인식

웹 페이지 의 전화 번 호 를 식별 하 는 방법 중 하 나 는 전화번호 의 정규 표현 식 을 미리 설계 하여 웹 페이지 텍스트 내용 의 전화 번 호 를 일치 시 키 고 해당 하 는 연락 처 를 추출 하 는 것 이다.그러나 이런 방법 은 전화 번 호 를 비교적 이상 적 인 형식 으로 홈 페이지 에 보 여 주 는 것 이 라 고 가정 하면 자 연 스 럽 게 이러한 식별 정밀도 가 높 지만 동시에 많은 전화 번 호 를 빠 뜨 렸 다.만약 당신 이 웹 페이지 데 이 터 를 깊이 분석 하지 않 았 다 면, 당신 은 인터넷 에서 웹 페이지 의 형식 이 도대체 얼마나 규범 에 맞지 않 는 지 상상 할 수 없 을 것 입 니 다.
여기 서 우 리 는 웹 페이지 의 전화 번 호 를 식별 하 는 방법 을 실현 한다. 정확 한 정규 표현 식 을 디자인 하여 전화 번 호 를 일치 시 키 지 않 고 전화번호 의 가장 추상 적 인 특징 을 통 해 고려 하고 디자인 할 필요 가 없다.
전화 번 호 는 반드시 숫자 를 포함 하 는 서열 이 고 숫자 간 에 특수 하거나 흔히 볼 수 있 는 문 자 를 통 해 구분 할 수 있다. 예 를 들 어 '쉼표', '짧 은 선', '빈 칸', '자모' 등 이다.우 리 는 한 페이지 의 텍스트 내용 을 분석 함으로써 디지털 문자열 의 정 의 를 완화 할 것 입 니 다.
만약 두 숫자 문자 사이 가 연속 된다 면 두 숫자 문 자 는 같은 서열 에 속한다 고 생각한다.만약 에 두 숫자 문자 사이 에 주어진 한도 값 보다 작은 개수 의 비 숫자 문자 가 존재 한다 면 이 두 숫자 문자 도 같은 서열 에 속한다 고 생각 합 니 다.이러한 관점 의 실질 은 비교적 가 까 운 디지털 문자열 을 하나의 독립 된 서열 로 합 쳐 한 페이지 의 텍스트 내용 을 분석 하면 하나의 디지털 문자 서열 의 집합 을 얻 을 수 있다 는 것 이다.
그러나 이렇게 하면 비교적 짧 은 숫자, 예 를 들 어 날짜, 연령, 번호 등 을 모두 분석 할 수 있다.자 연 스 럽 게 필터 링 알고리즘 을 통 해 걸 러 내 는 것 이 생각 났 다.우 리 는 추천 모델 을 통 해 모든 디지털 문자 시퀀스 의 싱크로 율 을 계산 한 다음 싱크로 율 에 따라 정렬 한 다음 에 정렬 된 앞 에 있 는 디지털 문자열 시퀀스 에서 전화 번 호 를 선별 합 니 다.
다음은 우리 가 자바 로 이 생각 을 실현 하고 결 과 를 살 펴 보 자.
하나의 시퀀스 추천 인터페이스 Sequence Recommendation 을 정의 합 니 다. 추천 방법 은 구체 적 으로 논 리 를 실현 하고 자신의 수요 에 따라 디자인 할 수 있 습 니 다.

package org.shirdrn.webmining.recommend;

public interface SequenceRecommendation {
	public void recommend() throws Exception;
}

다음은 디지털 문자열 서열 을 추출 하 는 알고리즘 을 실현 하고 관련 도 를 계산 하여 정렬 추천 을 합 니 다.기본 적 인 사고방식 은 다음 과 같다.
1. 네 이 티 브 웹 페이지 세척: HTML 태그 등 을 모두 제거 하고 최종 텍스트 내용 을 얻 을 수 있 습 니 다.
2. 텍스트 내용 에 대해 단 어 를 나 눕 니 다. Lucene 이 자체 적 으로 가지 고 있 는 Simple Analyzer 분석 기 (사용 정지 단어 필터 사용 하지 않 음) 를 사용 합 니 다. 이 를 선택 한 이 유 는 디지털 문자 시퀀스 부근 (앞 과 뒤) 에 특정한 분야 의 의 미 를 가 진 단어 가 존재 하기 때 문 입 니 다.(예 를 들 어 전화번호 숫자 앞 과 뒤 에는 phone, telephone 등 단어 가 존재 할 수 있 습 니 다. Email 주소 근처에 email, email us 등 단어 가 존재 할 수 있 습 니 다. 등등) 이 정지 단어 일 수도 있 습 니 다. (Standard Analyzer 등에 서) 우 리 는 이 단 어 를 걸 러 내 고 싶 지 않 습 니 다. 또한 우 리 는 모든 단어의 위치 정 보 를 기록 하 였 습 니 다.
3. 디지털 문자 배열 을 모 으 고 앞 방향 과 뒤 방향 으로 지정 한 수량 을 기록 하 는 단어 (핵심): 이것 은 가장 핵심 적 인 것 이 어야 합 니 다. 텍스트 내용 을 세밀 하 게 처리 하고 데이터 구 조 를 디자인 하여 우리 가 관련 도 를 편리 하 게 계산 할 수 있 는 결과 집합 을 얻어 야 합 니 다.
4. 한 견본 집의 계산 결과 에 따라 영역 모델 (특징 어 벡터) 을 구축 하여 디지털 문자 서열 의 상관 도 를 계산 하 는 데 사용 합 니 다. 저 는 여기 서 일부 영문 홈 페이지 를 수집 하고 영문 홈 페이지 의 분석 처 리 를 통 해 일부 특징 어 를 추출 하여 간단 한 견 해 를 위해 단어의 주파 수 를 가중치 로 직접 사용 합 니 다.(주의: 이렇게 사용 하 는 단어의 주파 수 는 간단 하고 합 리 적 이 며 다른 방법 으로 가중치 의 계산 을 하거나 다른 속성 가중치 의 공헌 을 보충 할 수 있 습 니 다). 우 리 는 두 가지 특징 어 벡터 를 사 용 했 습 니 다. 각각 다음 과 같 습 니 다.
전방 향 특징 어 벡터 (파일 forwards feature vector):

email                                     9124
e                                         3368
mail                                      4767
e-mail                                    2183
email us at                               178
fax                                       147
email address                             146
email us                                  121
fx                                        115
or                                        113
email us                                  102
email or                                  95
email us at                               76
or e-mail                                 67

후방 특징 어 벡터 (파일 backwards feature vector):

phone                          27407
call						   13697
free						   13092
toll						   10092
toll free                      9012
tel                            8710
call                           5247
telephone                      4052
call us                        3108
ph                             3067
t                              2838
p                              2830
contact us                     2150
or call                        1889
local                          1477
f                              1437
or                             1362
abn                            1257
call us at                     1194
office                         1183
call us today                  1152
customer service               1101
call toll free                 1080

우리 의 특징 어 벡터 는 파일 형식 으로 가 져 와 뒤의 테스트 용례 에서 사용 합 니 다.
5. 관련 도 를 정렬 하고 추천 합 니 다. 여기 서 정렬 하면 한눈 에 알 수 있 고 앞 에 있 는 것 은 전화번호 일 가능성 이 가장 큽 니 다.
다음은 전체 사상의 디자인 과 실현 이다. NumberSequence Recommendation 류 의 코드 는 다음 과 같다.

package org.shirdrn.webmining.recommend;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.StringReader;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.en.EnglishAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TermAttribute;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Node;
import org.jsoup.nodes.TextNode;
import org.jsoup.parser.Parser;

public class NumberSequenceRecommendation implements SequenceRecommendation {

	private byte[] content;
	private Charset charset;
	private String baseUri;
	
	/** Max count of non-number number sequence in a continual number sequence, 
	 * on conditions of which we think the number sequence is continual.*/
	private int maxGap = 5;
	/** Max word count after or before a number sequence */
	private int maxWordCount = 5;
	private Pattern numberPattern = Pattern.compile("^\\d+$");
	private String cleanedContent;
	
	/** All words analyzed by Lucene analyzer from specified page text. */
	private LinkedList<Word> wordList = new LinkedList<Word>();
	private LinkedList<NumberSequence> numberSequenceList = new LinkedList<NumberSequence>();
	/** Final result sorted by correlation */
	List<NumberSequence> sortedNumberSequenceSet = new ArrayList<NumberSequence>(1);
	private Map<String, Double> backwardsFeatureVector = new HashMap<String, Double>();
	private Map<String, Double> forwardsFeatureVector = new HashMap<String, Double>();
	
	private double backwardsWeight = 1.75;
	private double forwardsWeight = 1.05;
	
	public NumberSequenceRecommendation() {
		this(new byte[]{}, Charset.defaultCharset(), null, null, null);
	}
	
	public NumberSequenceRecommendation(byte[] content, Charset charset, String baseUri, 
			String backwordsFeatureVectorFile, String forwardsFeatureVectorFile) {
		super();
		this.baseUri = baseUri;
		this.content = content;
		this.charset = charset;
		loadFeatureVectors(backwordsFeatureVectorFile, forwardsFeatureVectorFile);
	}
	
	private void loadFeatureVectors(String backwordsFeatureVectorFile, String forwardsFeatureVectorFile) {
		load(backwordsFeatureVectorFile, backwardsFeatureVector);
		load(forwardsFeatureVectorFile, forwardsFeatureVector);
	}

	private void load(String featureVectorFile, Map<String, Double> featureVector) {
		FileInputStream fis = null;
		BufferedReader reader = null;
		try {
			fis = new FileInputStream(featureVectorFile);
			reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, charset));
			String line = null;
			while((line = reader.readLine())!=null) {
				if(!line.isEmpty()) {
					String pair[] = line.trim().split("\\s+");
					try {
						featureVector.put(pair[0].trim(), Double.parseDouble(pair[1].trim()));
					} catch (Exception e) { }
				}
			}
		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		}catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			try {
				if(reader!=null) {
					reader.close();
				}
				if(fis!=null) {
					fis.close();
				}
			} catch (IOException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}		
	}

	@Override
	public void recommend() throws Exception {
		recommend(content, charset, baseUri);
	}

	private List<NumberSequence> recommend(byte[] content, Charset charset, String baseUri) {
		String html = new String(content, charset);
		Document doc = Parser.parse(html, baseUri);
		StringBuffer buf = new StringBuffer();
		parseHtmlText(doc.body(), buf);
		cleanedContent = buf.toString().trim();
		collectWords(cleanedContent);
		analyzeNumberWords();
		return sortByCorrelation();
	}
	
	/**
	 * Compute correlation, and sort result, for recommending.
	 * @return
	 */
	private List<NumberSequence> sortByCorrelation() {
		// sort numberSequenceList
		for(NumberSequence ns : numberSequenceList) {
			// backwards
			double backwardsCorrelation = 0;
			for(Word w : ns.backwardsWords) {
				if(backwardsFeatureVector.containsKey(w.text)) {
					backwardsCorrelation += backwardsFeatureVector.get(w.text);
				}
			}
			// forwards
			double forwardsCorrelation = 0;
			for(Word w : ns.forwardsWords) {
				if(forwardsFeatureVector.containsKey(w.text)) {
					forwardsCorrelation += forwardsFeatureVector.get(w.text);
				}
			}
			ns.correlation = backwardsWeight * backwardsCorrelation + forwardsWeight * forwardsCorrelation;
			sortedNumberSequenceSet.add(ns);
		}
		
		// sort by correlation
		Collections.sort(sortedNumberSequenceSet, new Comparator<NumberSequence>() {

			@Override
			public int compare(NumberSequence o1, NumberSequence o2) {
				if(o1.correlation<o2.correlation) {
					return 1;
				} else if(o1.correlation>o2.correlation) {
					return -1;
				}
				return 0;
			}
			
		});
		return sortedNumberSequenceSet;
	}

	/**
	 * Extract text data from a HTML page.
	 * @param node
	 * @param buf
	 */
	private void parseHtmlText(Node node, StringBuffer buf) {
		List<Node> children = node.childNodes();
		if(children.isEmpty() && node instanceof TextNode) {
			String text = node.toString().trim();
			for(String ch : ESCAPE_SEQUENCE) {
				text = text.replaceAll(ch, "");
			}
			if(!text.isEmpty()) {
				buf.append(text.toLowerCase().trim()).append("
");
			}
		} else {
			for(Node child : children) {
				parseHtmlText(child, buf);
			}
		}
	}
	
	/**
	 * Analyze text, extract terms by Lucene analyzer.
	 * @param content
	 */
	private void collectWords(String content) {
		StringReader reader = new StringReader(content);
		Analyzer a = new EnglishAnalyzer(Version.LUCENE_36);
		TokenStream ts = a.tokenStream("", reader);
		TermAttribute ta = ts.addAttribute(TermAttribute.class);
		OffsetAttribute oa = ts.addAttribute(OffsetAttribute.class);
		Pos pos = new Pos();
		try {
			while(ts.incrementToken()) {
				Pos nextPos = new Pos(oa.startOffset(), oa.endOffset());
				nextPos.gap = nextPos.startOffset - pos.endOffset;
				Word word = new Word(ta.term(), nextPos);
				wordList.addLast(word);
				pos = nextPos;
				// is number?
				Matcher m = numberPattern.matcher(word.text);
				if(m.find()) {
					word.isNumber = true;
				}
			}
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
	/**
	 * Compute number words relations.
	 */
	private void analyzeNumberWords() {
		for(int i=0; i<wordList.size(); i++) {
			Word w = wordList.get(i);
			if(w.isNumber) {
				NumberSequence ns = new NumberSequence();
				ns.numberWords.add(w);
				// compute backwards words
				for(int j=Math.max(0, i-1); j>=Math.max(i-maxWordCount, 0); j--) {
					if(!wordList.get(j).isNumber) {
						ns.backwardsWords.add(wordList.get(j));
					}
				}
				// recognize nearest number string sequence
				int gap = 0;
				if(i<wordList.size()) {
					for(int k=i+1; ; k++) {
						if(gap==0) {
							gap = wordList.get(k).pos.gap;
						}
						if(gap<=maxGap) {
							if(wordList.get(k).isNumber) {
								ns.numberWords.add(wordList.get(k));
								gap = 0;
							} else {
								i = k-1;
								break;
							}
							ns.pos.gap += wordList.get(k).pos.gap;
						} else {
							i = k-1;
							break;
						}
					}
					// compute forwards words
					for(int p=Math.min(i, wordList.size()-1); p<=Math.min(wordList.size(), i+maxWordCount); p++) {
						if(!wordList.get(p).isNumber) {
							ns.forwardsWords.add(wordList.get(p));
						}
					}
					numberSequenceList.add(ns);
				}
			}
		}
	}
	
	private static String[] ESCAPE_SEQUENCE = new String[] {
		""", "&", "—", "–", "‰",
		" ", " ", " ", " ", "‌", "‍",
		"‚", "˜", "ˆ", "‎", "‏",
		"×", "÷", "“", "”", "„", 
		"<", ">", "‹", "›", "‘", "’",
		"¡", "¢", "£", "¤", "¥", "¦", 
		"§", "¨", "©", "ª", "«", "¬",
		"­", "®", "¯", "°", "±", "²",
		"³", "´", "µ", "¶", "·", "¸",
		"¹", "º", "»", "¼", "½", "¾",
		"¿", "À", "Á", "ˆ", "Ã", "Ä",
		"˚", "Æ", "Ç", "È", "É", "Ê",
		"Ë", "Ì", "Í", "Î", "Ï", "Ð",
		"Ñ", "Ò", "Ó", "Ô", "Õ", "Ö",
		"×", "Ø", "Ù", "Ú", "Û", "Ü",
		"Ý", "Þ", "ß", "à", "á", "â",
		"ã", "ä", "å", "æ", "ç", "è",
		"é", "ê", "ë", "ì", "í", "î",
		"ï", "&ieth;", "ñ", "ò", "ó", "ô",
		"õ", "ö", "÷", "ø", "ù", "ú",
		"û", "ü", "ý", "ÿ"
	}; 
	
	/**
	 * Number sequence who holds:
	 * <pre>
	 * a number {@link Word} list which we analyzed from text of a page
	 * a correlation index
	 * a forwards {@link Word} list 
	 * a backwards {@link Word} list
	 * a {@link Pos} which specifies this number sequence's position information
	 * </pre>
	 * @author shirdrn
	 */
	public static class NumberSequence {
		
		/** This sequence's position metadata */
		Pos pos = new Pos();
		/** Number word collection */
		List<Word> numberWords = new LinkedList<Word>();
		/**  */
		List<Word> forwardsWords = new LinkedList<Word>();
		List<Word> backwardsWords = new LinkedList<Word>();
		double correlation;
		
		@Override
		public String toString() {
			return "[" +
				"correlation=" + correlation + ", " +
				"numberWords=" +numberWords + ", " +
				"forwardsWords=" + forwardsWords + ", " +
				"backwardsWords=" + backwardsWords + ", " + "]";
		}

	}
	
	/**
	 * Word unit analyzed by Lucene's {@link Analyzer}. Here
	 * a {@link Word} is minimum and is not split again. 
	 * @author shirdrn
	 */
	static class Word {
		
		/** Word text */
		String text;
		/** Is this word a number? */
		boolean isNumber;
		/** Word's position metadata */
		Pos pos;
		
		public Word(String text, Pos pos) {
			super();
			this.text = text;
			this.pos = pos;
		}
		
		@Override
		public String toString() {
			return "[" +text + pos + "]";
		}
	}
	
	/**
	 * Position information
	 * @author shirdrn
	 */
	static class Pos {
		
		/** Start offset of a word */
		int startOffset;
		/** End offset of a word */
		int endOffset;
		/** Max distance between tow word */
		int gap;
		
		public Pos() {
			super();
		}
		
		public Pos(int startOffset, int endOffset) {
			super();
			this.startOffset = startOffset;
			this.endOffset = endOffset;
		}
		
		@Override
		public String toString() {
			return "<" + startOffset + ", " + endOffset + ", " + gap + ">";
		}
	}

	public List<NumberSequence> getSortedNumberSequenceSet() {
		return sortedNumberSequenceSet;
	}

	public String getCleanedContent() {
		return cleanedContent;
	}
}

결과 출력 은 네 이 티 브 웹 페이지 를 청소 한 웹 페이지 의 텍스트 내용 을 포함 합 니 다. 다음 과 같 습 니 다.
4. 567913. 마지막 으로 계산 결 과 는 정렬 결과 만 제 시 했 을 뿐 정렬 추천 효 과 를 직접 관찰 할 수 있다. 다음 과 같다.

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•identification of the material that is claimed to be infringing or to be the subject of infringing activity and that is to be removed or access to which is to be disabled, and information reasonably sufficient to permit us to locate the material.
•information reasonably sufficient to permit us to contact the complaining party.
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우리 분석 하고 설명 하 자.
numberWords 는 최종 숫자 문자열 의 집합 (모두 숫자) 입 니 다.
forwards Words 는 numberWords 가 표시 하 는 디지털 문자 시퀀스 앞 방향 단어 집합 입 니 다.
backwards Words 는 numberWords 가 표시 하 는 디지털 문자 시퀀스 에 대응 한 후 단어 로 집합 합 니 다.
위의 결 과 는 포맷 하면 쉽게 알 수 있다.
4. 567913. 위 에서 얻 은 웹 페이지 의 텍스트 내용 을 보면 첫 번 째 점수 가 가장 높 고 전화번호 가 확실 하 며 두 번 째 는 팩스 번호 이다.
마지막 으로 우리 가 얻 은 전화 번 호 를 더욱 정확하게 하려 면 여러 가지 방식 으로 선별 하고 검증 할 수 있 으 며 어느 정도 에 식 별 된 전화번호 의 정밀 도 를 높 일 수 있다.