Fugu-MT 論文翻訳(概要): PLAtE: A Large-scale Dataset for List Page Web Extraction

論文の概要: PLAtE: A Large-scale Dataset for List Page Web Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12386v1
Date: Tue, 24 May 2022 22:26:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-26 13:34:14.425898
Title: PLAtE: A Large-scale Dataset for List Page Web Extraction
Title（参考訳）: plate: リストページweb抽出のための大規模データセット
Authors: Aidan San, Jan Bakus, Colin Lockard, David Ciemiewicz, Yangfeng Ji, Sandeep Atluri, Kevin Small, Heba Elfardy
Abstract要約: PLAtEは、最初の大規模リストページWeb抽出データセットである。我々は、Common Crawlからリストページを収集し、それをMechanical TurkにアノテートすることでPLAtEを構築する。属性分類で0.750、セグメンテーションで0.915のF1スコアを達成するSOTAモデルを用いてPLAtE上での強いベースライン性能を確立した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.329956994152518
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, neural models have been leveraged to significantly improve the performance of information extraction from semi-structured websites. However, a barrier for continued progress is the small number of datasets large enough to train these models. In this work, we introduce the PLAtE (Pages of Lists Attribute Extraction) dataset as a challenging new web extraction task. PLAtE focuses on shopping data, specifically extractions from product review pages with multiple items. PLAtE encompasses both the tasks of: (1) finding product-list segmentation boundaries and (2) extracting attributes for each product. PLAtE is composed of 53, 905 items from 6, 810 pages, making it the first large-scale list page web extraction dataset. We construct PLAtE by collecting list pages from Common Crawl, then annotating them on Mechanical Turk. Quantitative and qualitative analyses are performed to demonstrate PLAtE has high-quality annotations. We establish strong baseline performance on PLAtE with a SOTA model achieving an F1-score of 0.750 for attribute classification and 0.915 for segmentation, indicating opportunities for future research innovations in web extraction.
Abstract（参考訳）: 近年,半構造化Webサイトからの情報抽出性能を大幅に向上するために,ニューラルモデルが活用されている。しかし、継続的な進歩の障壁は、これらのモデルを訓練するのに十分な数のデータセットである。本稿では,新しい Web 抽出タスクとして PLAtE (Pages of Lists Attribute extract) データセットを紹介する。 PLAtEは、買い物データ、特に複数のアイテムを持つ製品レビューページからの抽出に焦点を当てている。 PLAtEは、(1)製品リストのセグメンテーション境界を見つけ、(2)製品ごとに属性を抽出する。 PLAtEは6,810ページから53,905項目で構成されており,最初の大規模リストページWeb抽出データセットとなっている。我々は、Common Crawlからリストページを収集し、それをMechanical TurkにアノテートすることでPLAtEを構築する。量的・質的分析を行い,高品質の注記を有することを示す。本稿では,属性分類のf1-score 0.750,セグメンテーションの0.915,web抽出における今後の研究革新の機会を示すsotaモデルを用いて,プレート上での強力なベースライン性能を確立する。

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