論文の概要: GROWN+UP: A Graph Representation Of a Webpage Network Utilizing Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02252v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 13:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-05 13:04:20.040901
• Title: GROWN+UP: A Graph Representation Of a Webpage Network Utilizing Pre-training
• Title（参考訳）: GROWN+UP:事前学習を利用したWebページネットワークのグラフ表現
• Authors: Benedict Yeoh and Huijuan Wang
• Abstract要約: 我々は、Webページ構造を取り込み、大量のラベル付きデータに基づいて事前訓練を行い、Webページ上の任意のタスクに効果的に微調整できる、非依存のディープグラフニューラルネットワーク特徴抽出器を導入する。 我々は,Webページボイラプレートの除去とジャンル分類という,非常に異なる2つのベンチマークで複数のデータセットを用いて,事前学習したモデルが最先端の結果を得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large pre-trained neural networks are ubiquitous and critical to the success of many downstream tasks in natural language processing and computer vision. However, within the field of web information retrieval, there is a stark contrast in the lack of similarly flexible and powerful pre-trained models that can properly parse webpages. Consequently, we believe that common machine learning tasks like content extraction and information mining from webpages have low-hanging gains that yet remain untapped. We aim to close the gap by introducing an agnostic deep graph neural network feature extractor that can ingest webpage structures, pre-train self-supervised on massive unlabeled data, and fine-tune to arbitrary tasks on webpages effectually. Finally, we show that our pre-trained model achieves state-of-the-art results using multiple datasets on two very different benchmarks: webpage boilerplate removal and genre classification, thus lending support to its potential application in diverse downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: トレーニング済みの大きなニューラルネットワークはユビキタスであり、自然言語処理やコンピュータビジョンにおける多くの下流タスクの成功に不可欠である。 しかし、Web情報検索の分野では、Webページを適切に解析できる、同じように柔軟で強力な事前学習モデルが欠如している。 その結果、コンテンツ抽出やWebページからの情報マイニングといった一般的な機械学習タスクは、まだ未解決のままの低い利得をもたらすと信じている。 我々は、Webページ構造を取り込み、大量のラベル付きデータに基づいて事前訓練を行い、Webページ上の任意のタスクに効果的に調整できる、非依存のディープグラフニューラルネットワーク特徴抽出器を導入することにより、ギャップを埋めることを目指している。 最後に,我々の事前学習モデルが,webページのボイラープレート除去とジャンル分類という,非常に異なる2つのベンチマークで,複数のデータセットを用いて最先端の結果が得られることを示す。

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