Webben är en rik resurs av strukturerad data. Det har funnits ett ökat intresse för att använda webbstrukturerade data för många tillämpningar såsom dataintegration, webbsökning och frågesvar. I detta dokument presenterar vi DEXTER, ett system för att hitta produktsidor på webben, och upptäcka och extrahera produktspecifikationer från dem. Eftersom produktspecifikationer finns på flera produktsajter, förlitar sig vår fokuserade krypskytt på sökfrågor och bakåtlänkar för att upptäcka produktsajter. För att utföra upptäckten, och hantera den stora mångfalden av specifikationer i fråga om innehåll, storlek och format, använder vårt system övervakad inlärning för att klassificera HTML-fragment (t.ex. tabeller och listor) som finns på webbsidor som specifikationer eller inte. För att utföra storskalig extraktion av attribut-värde par från HTML-fragment som identifierats av specifikationsdetektorn, DEXTER antar två lätta strategier: en domän-oberoende och oövervakad omslagsmetod, som bygger på observationen att dessa HTML-fragment har mycket liknande struktur; och en kombination av denna strategi med en tidigare metod, som innebär extraktionsmönster genom annoteringar som genereras av automatiska men bullriga annoterare. Resultaten visar att vår strategi för att hitta produktspecifikation sidor är effektiv: (1) den upptäckte 1,46M produktspecifikation sidor från 3, 005 platser och 9 olika kategorier; (2) specifikationsdetektorn får höga värden av F-mätning (nära 0,9) över en heterogen uppsättning produktspecifikationer; och (3) våra effektiva omslagsmetoder för attribut-värde extraktion få mycket höga värden av precision (0,92) och återkalla (0,95) och få bättre resultat än en state-of-the-art, övervakad regelbaserade omslag.
Qiu m.fl. REF föreslagna DEXTER, som kan extrahera produktspecifikationer från webbsidor och upptäcka några dolda attribut.
DEXTER: Large-Scale Discovery and Extraction of Product Specifications on the Web
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}