Fugu-MT 論文翻訳(概要): HTML-LSTM: Information Extraction from HTML Tables in Web Pages using Tree-Structured LSTM

論文の概要: HTML-LSTM: Information Extraction from HTML Tables in Web Pages using Tree-Structured LSTM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19445v1
Date: Sat, 28 Sep 2024 19:58:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 23:19:24.907605
Title: HTML-LSTM: Information Extraction from HTML Tables in Web Pages using Tree-Structured LSTM
Title（参考訳）: HTML-LSTM:木構造LSTMを用いたWebページ内のHTMLテーブルからの情報抽出
Authors: Kazuki Kawamura, Akihiro Yamamoto,
Abstract要約: 我々は,複数のHTMLテーブルを単一のテーブルに統合し,様々なWebページに含まれる情報の検索を目指す。 HTMLデータの言語情報と構造情報の両方を抽出するために,木構造データのためのニューラルネットワークである木構造LSTMを拡張して設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.104960878651584
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a novel method for extracting information from HTML tables with similar contents but with a different structure. We aim to integrate multiple HTML tables into a single table for retrieval of information containing in various Web pages. The method is designed by extending tree-structured LSTM, the neural network for tree-structured data, in order to extract information that is both linguistic and structural information of HTML data. We evaluate the proposed method through experiments using real data published on the WWW.
Abstract（参考訳）: 本稿では,類似内容の異なるHTMLテーブルから情報を抽出する手法を提案する。我々は,複数のHTMLテーブルを単一のテーブルに統合し,様々なWebページに含まれる情報の検索を目指す。 HTMLデータの言語情報と構造情報の両方を抽出するために,木構造データのためのニューラルネットワークである木構造LSTMを拡張して設計する。 WWWに公開された実データを用いて,提案手法を実験により評価する。

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