摘要：Web已经发展为世界上最大的公共数据来源,从海量异构、半结构化的 Web页面中提 取特定信息逐渐成为数据挖掘的重要任务.目前信息提取任务研究的重心正在逐渐转向深度学 习领域,本文提出基于双向GRU （Gated Recurrent Unit）的深度神经网络模型进行Web信息提 取,解决序列长距离依赖问题,采用词嵌入结合字符嵌入算法加强语义表达,减少冗余文本干 扰,双向模型充分利用文本上下文,快速、准确地对输入序列实现特定信息提取.

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