論文の概要: The Klarna Product Page Dataset: A RealisticBenchmark for Web Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02168v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 12:13:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 12:48:40.596148
• Title: The Klarna Product Page Dataset: A RealisticBenchmark for Web Representation Learning
• Title（参考訳）: Klarna Product Page Dataset: Web表現学習のためのリアルなベンチマーク
• Authors: Alexandra Hotti, Riccardo Sven Risuleo, Stefan Magureanu, Aref Moradi, Jens Lagergren
• Abstract要約: 本稿では,DOM木要素表現学習の未探索問題に対処する。 一般的なグラフベースのニューラルネットワークモデルを適用して、WebサイトDOMツリーに要素を埋め込むようにします。 ウェブページの大規模かつ現実的なデータセットを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.48174655983521
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper tackles the under-explored problem of DOM tree element representation learning. We advance the field of machine learning-based web automation and hope to spur further research regarding this crucial area with two contributions. First, we adapt several popular Graph-based Neural Network models and apply them to embed elements in website DOM trees. Second, we present a large-scale and realistic dataset of webpages. By providing this open-access resource, we lower the entry barrier to this area of research. The dataset contains $51,701$ manually labeled product pages from $8,175$ real e-commerce websites. The pages can be rendered entirely in a web browser and are suitable for computer vision applications. This makes it substantially richer and more diverse than other datasets proposed for element representation learning, classification and prediction on the web. Finally, using our proposed dataset, we show that the embeddings produced by a Graph Convolutional Neural Network outperform representations produced by other state-of-the-art methods in a web element prediction task.
• Abstract（参考訳）: 本稿ではDOM木要素表現学習の未探索問題に取り組む。 機械学習ベースのWebオートメーションの分野を前進させ、この重要な領域に関するさらなる研究を2つのコントリビューションで促進したいと考えています。 まず、人気のあるグラフベースのニューラルネットワークモデルを適用し、それらをWebサイトDOMツリーに埋め込みます。 次に,大規模かつ現実的なWebページデータセットを提案する。 このオープンアクセスリソースを提供することで、この分野の研究への参入障壁を低くする。 データセットには、実際のEコマースウェブサイトから手動でラベル付けされた製品ページが51,701ドル含まれている。 ページは完全にウェブブラウザでレンダリングでき、コンピュータビジョンアプリケーションに適している。 これにより、web上の要素表現学習、分類、予測のために提案された他のデータセットよりも、実質的にリッチで多様である。 最後に、提案したデータセットを用いて、グラフ畳み込みニューラルネットワークによって生成された埋め込みが、Web要素予測タスクにおいて、他の最先端手法によって生成された表現より優れていることを示す。

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