論文の概要: Fundus: A Simple-to-Use News Scraper Optimized for High Quality Extractions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15279v1
- Date: Fri, 22 Mar 2024 15:22:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 16:50:04.898723
- Title: Fundus: A Simple-to-Use News Scraper Optimized for High Quality Extractions
- Title（参考訳）: Fundus: 高品質抽出に最適化されたシンプルで使いやすいニューススクラッパー
- Authors: Max Dallabetta, Conrad Dobberstein, Adrian Breiding, Alan Akbik,
- Abstract要約: Fundusはユーザーフレンドリーなニューススクレイパーで、ユーザーはほんの数行のコードで何百万もの高品質なニュース記事を入手できる。
既存のニューススクレイパーとは異なり、手作業で作り上げたコンテンツ抽出機を使っています。
私たちのフレームワークは、クローリング(Webや大規模なWebアーカイブからHTMLを取得する)とコンテンツ抽出を1つのパイプラインに組み合わせています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2863439039616127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces Fundus, a user-friendly news scraper that enables users to obtain millions of high-quality news articles with just a few lines of code. Unlike existing news scrapers, we use manually crafted, bespoke content extractors that are specifically tailored to the formatting guidelines of each supported online newspaper. This allows us to optimize our scraping for quality such that retrieved news articles are textually complete and without HTML artifacts. Further, our framework combines both crawling (retrieving HTML from the web or large web archives) and content extraction into a single pipeline. By providing a unified interface for a predefined collection of newspapers, we aim to make Fundus broadly usable even for non-technical users. This paper gives an overview of the framework, discusses our design choices, and presents a comparative evaluation against other popular news scrapers. Our evaluation shows that Fundus yields significantly higher quality extractions (complete and artifact-free news articles) than prior work. The framework is available on GitHub under https://github.com/flairNLP/fundus and can be simply installed using pip.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザフレンドリーなニューススクレイパーであるFundusを紹介する。
既存のニューススクレイパーとは異なり、我々は、サポート対象のオンライン新聞のフォーマットガイドラインに合わせて特別に調整された手作りのコンテンツ抽出機を使用します。
これにより、検索したニュース記事がテキストで完結し、HTMLアーティファクトがないような品質のために、スクラップを最適化できます。
さらに,本フレームワークでは,クローリング(WebからHTMLを取り出す,あるいは大規模なWebアーカイブからHTMLを取り出す)とコンテンツ抽出をひとつのパイプラインにまとめる。
予め定義された新聞の集合体に統一されたインターフェースを提供することで、Fundusを非技術ユーザでも広く使えるようにすることを目指している。
本稿では,本フレームワークの概要と設計選択について考察し,他の人気ニューススクレイパーとの比較評価を行う。
評価の結果,Fundusは従来よりも品質の高い記事(完全かつアーティファクトフリーのニュース記事)を得られることがわかった。
このフレームワークはGitHubでhttps://github.com/flairNLP/fundusで入手できる。
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