Att identifiera vilka delar av en webbsida som innehåller målinnehåll (t.ex. den del av en webbnyhetssida som innehåller själva artikeln) är ett betydande problem som måste åtgärdas för många webbaserade applikationer. De flesta tillvägagångssätt till detta problem innebär att göra hand-skräddarsydda regler eller skript för att extrahera innehållet, anpassade separat för vissa webbplatser. Förutom att kräva avsevärd tid och ansträngning för att genomföra, handbyggda extraktion rutiner är spröda: de misslyckas med att korrekt extrahera innehåll i vissa fall och bryta när strukturen på en webbplats webbsidor ändras. I detta arbete behandlar vi problemet med att identifiera innehåll som ett sekvensmärkningsproblem, en gemensam problemstruktur i maskininlärning och bearbetning av naturligt språk. Med hjälp av en villkorlig slumpmässig fältsekvensmärkningsmodell identifierar vi innehållet i webbsidorna på ett korrekt sätt från 80-97 % av tiden beroende på experimentella faktorer som att säkerställa frånvaron av dubbletter och tillämpningen av modellen mot osedda källor.
Gibson m.fl. REF presenterade en metod som modellerar problemet med identifiering av innehåll som ett problem med sekvensmärkning med hjälp av en modell för märkning av villkorlig slumpmässig fältsekvens.
Adaptive web-page content identification
{'venue': "WIDM '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}