I detta dokument studeras problemet med att extrahera data från en webbsida som innehåller flera strukturerade dataposter. Målet är att segmentera dessa dataposter, extrahera dataobjekt/fält från dem och lägga data i en databastabell. Detta problem har undersökts av flera forskare. Befintliga metoder har dock fortfarande vissa allvarliga begränsningar. Den första klassen av metoder bygger på maskininlärning, vilket kräver mänsklig märkning av många exempel från varje webbplats som man är intresserad av att extrahera data från. Processen är tidskrävande på grund av det stora antalet webbplatser och sidor på webben. Den andra klassen av algoritmer är baserad på automatisk mönsterupptäckt. Dessa metoder är antingen felaktiga eller gör många antaganden. I detta dokument föreslås en ny metod för att utföra uppgiften automatiskt. Den består av två steg, 1) att identifiera enskilda dataposter på en sida, och 2) att anpassa och extrahera dataposter från de identifierade dataposterna. För steg 1 föreslår vi en metod baserad på visuell information för att segmentera dataposter, vilket är mer exakt än befintliga metoder. För steg 2 föreslår vi en ny partiell anpassningsteknik baserad på trädmatchning. Partiell anpassning innebär att vi anpassar endast de datafält i ett par dataposter som kan anpassas (eller matchas) med säkerhet, och inte gör något åtagande om resten av datafälten. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att mycket exakt anpassa flera dataposter. Experimentella resultat med hjälp av ett stort antal webbsidor från olika domäner visar att den föreslagna tvåstegstekniken kan segmentera dataposter, anpassa och extrahera data från dem mycket exakt.
DEPTA av Zhai och Liu REF kan anpassa och extrahera dataposter från dataposterna men hanterar inte dataposter som är inbäddade i boet.
Web data extraction based on partial tree alignment
{'venue': "WWW '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}