Spridningen av informationskällor online har lett till en ökad användning av omslag för att extrahera data från webbkällor. Medan större delen av den tidigare forskningen har fokuserat på snabb och effektiv generering av omslag, har utvecklingen av verktyg för omslag underhåll fått mindre uppmärksamhet. Detta är ett viktigt forskningsproblem eftersom webbkällor ofta förändras på sätt som förhindrar omslag från att extrahera data korrekt. Vi presenterar en effektiv algoritm som lär sig strukturell information om data enbart från positiva exempel. Vi beskriver hur denna information kan användas för två omslag underhållsapplikationer: omslagsverifiering och reinduktion. Omslagsverifieringssystemet upptäcker när ett omslag inte extraherar korrekt data, vanligtvis på grund av att webbkällan har ändrat format. Den reinduktionsalgoritmen återhämtar sig automatiskt från ändringar i webbkällan genom att identifiera data på webbsidor så att ett nytt omslag kan genereras för denna källa. För att bekräfta vårt tillvägagångssätt övervakade vi 27 omslag under en period av ett år. Verifieringsalgoritmen upptäckte korrekt 35 av 37 omslagsändringar, och gjorde 16 misstag, vilket resulterade i precision 0,73 och återkallande av 0,95. Vi validerade algoritmen på tio webbkällor. Vi kunde framgångsrikt reinducera omslag, erhålla precision och återkalla värden på 0,90 och 0,80 på data extraktion uppgift.
Lerman m.fl. REF utvecklade ett maskininlärningsbaserat system för omslagsverifiering och reinduktion vid fel med att extrahera data från webbsidor.
Wrapper Maintenance: A Machine Learning Approach
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 18, pages 149-181, 2003', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}