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Webstemmer（クローラーツール）
日本語サイトでは、具体的な性能は測定していませんが、 以下のようなサイトで正しく動くことがわかっています: アサヒ・コム Nikkei NET Mainichi INTERACTIVE Yomiuri On-line IT media 東京新聞 日刊スポーツ 信濃毎日新聞 livedoor ニュース 使いかた Webstemmer をつかったテキスト抽出は以下のようなステップになります: まず、特定のニュースサイトから種となる HTML ページを多数取得する。 取得したページのレイアウトを学習する。 別の日に、同一のニュースサイトから新しい HTML ページを取得する。 2. で学習した結果をつかって、新しい HTML ページから本文を抽出する。 1. および 2. のステップが必要なのは最初の 1回だけです。 ひとたびサイトのレイアウトを学習してしまえば、 あとはレイアウトが大きく変更さ
Web内容マイニング
Web内容マイニング （NECインターネットシステム研究所 楠村幸貴） Web上には膨大の情報が存在している．そこでWebを巨大な知識ベースと捉え，Webから有用な知識を取り出す情報抽出技術の研究が行われている．この技術はWeb内容マイニングとも呼ばれており， 複数のサイトをまとめて提示する情報統合システム[1][2]や，ブログからの評判抽出システム[3][4][5]，コミュニティサイトからの人間関係の抽出システム[6]など，近年多くの研究が行われているトピックとなっている．そこで本ブックマークではこれらのWeb内容マイニング技術を取り上げたい． [1] TSIMMIS, http://infolab.stanford.edu/tsimmis/tsimmis.html [2] ARANEUS, http://www.dia.uniroma3.it/Araneus/ [3] BlogWa
最速インターフェース研究会 :: HTMLドキュメントを解析して特徴的なループを見つけるBookmarklet
- 全てのDOMノードを列挙する - ノードは次のように文字列化される。 0: /html[0]/body[0]/div 1: /html[0]/body[0]/div[0]/div 2: /html[0]/body[0]/div[0]/div[0]/ul[0]/li 3: /html[0]/body[0]/div[0]/div[0]/ul[0]/li 4: /html[0]/body[0]/div[0]/div[0]/ul[0]/li 5: /html[0]/body[0]/div[0]/div[0]/ul[0]/li 直前の階層までは添え字つき、最後のノードはタグ名のみにする。 class名、id名は排除する。各々のサイトのルールで記述されたruleよりも タグのネスト構造の方が変化に強いし機械的に抽出しやすいのではないか？ 出現回数でソートする。li要素2-5はループであることが分か
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