Step by step guide on building the multipurpose parser for scalable web data extraction.
Designing and usage of universal format for stripped web articles.
Format comparison with AMP(Google), Facebook Instant Articles and Apple News.
4. Проблемы
- Мобильная версия сайта
- Мобильное приложение для ..
- Проиндексировать содержимое сайта (поиск)
- Приложение-читалка (Flipboard, ..)
- Мониторинг / аггрегация контента соцсетей по тегу / геотегу / группе /..
- Агрегация контента одной организации
- Собрать все товарные позиции в интернет магазине (Alibaba, ..)
- Сниппет страницы
15. Масок много
- System Masks – High Level level < 0.2f
- Custom Masks (Site / Domain) 0.2f <= level <0.4f
- System Masks – Low Level 0.4f <= level
16. Выходной документ JSON / базовые поля
_id,
_url,
_canonical,
_title,
_category, //category/rubric on site
_subCategory, // 1 level deeper
_siteName,
_image,
_imageGif,
_images(true),
_imagesGif(true),
_imagesTotal,
_description,
_descriptionRss,
_body,
_bodyPresentedHtml,
_bodyPresentedJson,
_bodyNe,
_bodyPresentedHtmlNe,
_bodyPresentedJsonNe,
_sumtext,
_base,
_authorName,
_authorUrl,
_types(true), //URL contexts
_tagsNavi(true), // site navigational tags
_tagsBody(true), // nouns and adjectives detected with standard postprocessor in body
_neBody(true),
_keywords(true), // mainly meta keywords
_language, // language 2letter
_tags(true), // sum of tag field with type prefixes
_datePublished,
_dateParsed,
_videoYoutube,
_videoVimeo,
_generator, // CMS provided
_cmsName, // CMS name in canonical form
_cmsVersion, // CMS version in canonical form
_robots(true),
_noindex
33. ШАГ 2 - Нахождение граничных точек
сверху
снизу
внутри баннер читайте так
же
СКРИНШОТ выделенный кусок
граничного
35. ШАГ 3 – Оценка вариантов
● Плотность текста
● Содержит ноду с высокой плотностью
● Количество изображений
● Содержание видео эмбедов
● Является вероятным article контейнером
● Содержит вероятный article контейнер
● Глубина DOM блока
● Удаленность от опорной точки
40. Планы на будущее
- МашинЛернинг нейросети над масками DOM
- конвертация форматов
Тут можно упомянуть конкурентные решения / че как
- ML над DOM
- ML над рендером - computer vision [diffbot]
- сторонние эвристические решения - Boilerpipe,