Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Web2Text: Deep Structured Boilerplate Removal" коллектива авторов Thijs Vogels, Octavian-Eugen Ganea и Carsten Eickhof.
Веб-страницы являются ценным источником информации для многих задач обработки естественного языка и поиска информации. Эффективное извлечение основного содержимого из этих документов имеет важное значение для производительности производных приложений. Чтобы решить эту проблему, мы представляем новую модель, которая выполняет классификацию и маркировку текстовых блоков на странице HTML
как шаблонных блоков, или блоков содержащих основной контент. Наш метод использует Скрытую Марковскую модель поверх потенциалов, полученных из признаков объектной модели HTML
-документа (Document Object Model, DOM
) с использованием сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN
). Предложенный метод качественно повышает производительность для извлечения текстовых данных из веб-страниц.