互联网以不同的格式为各种用户提供了广泛的有用信息,这就使得从不同的分散WEB信息源一致地抽取信息变得非常困难,因此产生了许多抽取各种WEB信息并存储到关系数据库的系统,它们具有不同程度的灵活性和鲁棒性。本文针对特定的事件信息抽取任务,提出了一个无监督的互联网事件信息抽取框架,从互联网众多的事件源网站中抽取各种热门事件。该框架可达到现实事件的较高覆盖率和准确率,具有广泛的通用性,可以应对大量的事件信息提供方。本文首先分析介绍了已有的WEB信息抽取系统,并从不同的角度比较了已有系统的特性,然后针对特定的事件信息抽取任务,根据表格和详情页面两种不同的表现形式,提出了自己的方法：表格页面采用基于平行DOM结构的抽取方法,详情页面采用基于公共分隔字符提取模式的抽取方法,同时针对这两种方法的不足进行了讨论。本文的实验数据来自15个知名的事件发布网站,使用信息抽取系统常用的查全率和查准率做为评测指标。实验中将本文方法的抽取结果与常用的包装器生成算法进行比较,证明了本文方法的有效性以及在详情页面中的抽取质量优于包装器算法,并在绝大多数网站下都取得了不错的效果。