Automatisk nyhetsutdrag från nyhetssidor är viktigt i många webbapplikationer såsom nyhetsaggregation. De befintliga metoderna för extrahering av nyheter baserade på inducering av mallnivåpapper har dock tre allvarliga begränsningar. För det första kan de befintliga metoderna inte korrekt extrahera sidor som tillhör en osynlig mall. För det andra är det dyrt att upprätthålla up-to-date omslag för en stor mängd nyhetswebbplatser, eftersom varje ändring av en mall kan ogiltigförklara motsvarande omslag. Slutligen kan de befintliga metoderna bara extrahera oformaterade enkla texter och därmed inte vara användarvänliga. I detta dokument tar vi itu med problemet med malloberoende webbnyheter på ett användarvänligt sätt. Vi formaliserar webbnyheter extrahering som en maskininlärning problem och lära sig en mall-oberoende omslag med hjälp av ett mycket litet antal märkta nyhetssidor från en enda webbplats. Nya funktioner tillägnade nyhetstitlar och organ utvecklas. Förhållandet mellan nyhetstitlar och nyhetsbyråer utnyttjas. Vår malloberoende omslag kan extrahera nyhetssidor från olika webbplatser oavsett mallar. Dessutom kan vårt tillvägagångssätt extrahera inte bara texter, utan också bilder och animerade inom nyhetsorganen och de utdragna nyhetsartiklarna är i samma visuella stil som i originalsidorna. I våra experiment fick ett omslag från 40 sidor från en enda nyhetssajt en noggrannhet på 98,1 % på 3, 973 nyhetssidor från 12 nyhetssidor.
En mall oberoende omslag har utvecklats som övningar märkta nyhetssidor från en enda webbplats REF.
Can we learn a template-independent wrapper for news article extraction from a single training site?
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}