一种新的Web信息抽取模型的研究与实现的中期报告本研究旨在提出一种新的Web信息抽取模型，并进行实现。在之前的研究中，我们对传统的信息抽取方法进行了探讨，并发现其在处理非结构化数据时表现较差。因此，我们提出了一种基于深度学习的信息抽取模型，旨在提高其准确性和可靠性。在第一阶段的研究中，我们收集了用于训练和测试模型的语料库，并进行了预处理。我们从多个网站采集了大量的HTML页面，并对其进行了清洗，去除了无用的标签、脚本和样式等元素，同时进行了分词和词性标注。在第二阶段的研究中，我们设计和实现了基于深度学习的信息抽取模型。我们采用了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)相结合的方式，用于提取输入的HTML页面中的信息。我们根据实验结果，发现该模型能够在不同类型的页面上取得不错的准确率和召回率，特别是在处理非结构化的数据时比传统方法表现更好。目前，我们正在进行深度优化和调整模型参数的工作，并将在接下来的研究中进一步完善和提高模型的性能。我们也期望这个新的信息抽取模型能够为Web应用程序的开发和网页信息的自动化处理提供更加高效和准确的方法。