作者的论文的题目是"半结构化文本信息抽取系统",该项目得到了国家自然科学基金、北京市自然科学基金的资助.该文是对研究和实现信息抽取系统所做的工作总结.Internet的发展使越来越多的信息以网上文本的形式存在,这使得人们能够便捷地获取信息,但也使得网上文本信息不断激增.从网上海量文本数据中获取所需信息非常困难.信息抽取系统就是能够自动从文本中抽取出人们所需信息的文本处理工具.它能够从文本中抽取出有固定格式且意义明确的信息.随着互联网的发展,将网上文本信息转化为数据库数据就成为网上信息处理的一个重要的发展方向.信息抽取系统能够提高人们从文本中获取信息的效率,它可以作为许多其它文本处理工具的基础或辅助工具.作为信息检索的下一步操作,信息抽取可以在查询粒度上使用户更加满意.为了对信息进行更清晰地描述,网站发布的很多信息属于半结构化文本.该文介绍了我们研制的半结构化信息抽取系统bwiExtraction系统.其中,抽取规则的生成和算法的选择是信息抽取系统的关键技术,所以我们详细介绍了bwiExtraction系统的规则体系及一个基于Boosting的有监督的学习算法的实现.该文还给出了这个系统分别在中英文数据集上的测试结果,并讨论了它与其它国际同类系统相比的优点.