Många webbplatser, särskilt de som dynamiskt genererar HTML-sidor för att visa resultaten av en användares fråga, presentera information i form av lista eller tabeller. Nuvarande verktyg som tillåter program att programmatiskt extrahera denna information är starkt beroende av användarinmatning, ofta i form av märkta extraherade poster. Webbens storlek och tillväxthastighet gör att alla lösningar som i första hand är beroende av användarinmatning är ogenomförbara på lång sikt. Lyckligtvis innehåller många webbplatser mycket explicit och implicit struktur, både i layout och innehåll, som vi kan utnyttja i syfte att information utvinning. Detta dokument beskriver ett tillvägagångssätt för automatisk extraktion och segmentering av poster från webbtabeller. Automatiska metoder kräver ingen användarinmatning, utan förlitar sig enbart på webbkällans layout och innehåll. Vår strategi bygger på den gemensamma strukturen på många webbplatser, som presenterar information som en lista eller en tabell, med en länk i varje post som leder till en detaljerad sida som innehåller ytterligare information om det objektet. Vi beskriver två algoritmer som använder uppsägningar i tabellens innehåll och detaljsidor för att hjälpa till med informationsextrahering. Den första algoritmen kodar ytterligare information från detaljsidor som begränsningar och finner segmenteringen genom att lösa ett problem med begränsad tillfredsställelse. Den andra algoritmen använder probabilistiska slutsatser för att hitta rekordsegmenteringen. Vi visar hur varje tillvägagångssätt kan utnyttja webbplatsens struktur på ett allmänt, domänoberoende sätt, och vi visar effektiviteten av varje algoritm på en uppsättning av tolv webbplatser.
I REF antas att varje upptäckt post på en webbsida är länkad till en detaljerad sida.
Using the structure of Web sites for automatic segmentation of tables
{'venue': "SIGMOD '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}