webstruct набор инструментов для извлечения именных групп

Transcript

1. webstruct набор инструментов для извлечения именных групп из HTML

2. О докладчике Вострецов Никита • https://github.com/whalebot-helmsman • https://opendatascience.slack.com/ @helmsman •

   https://www.linkedin.com/in/nikita-vostretsov-a6220722/ • whalebot.helmsman@gmail.com

3. Часто используемые именные группы • PERSON (Иванов Иван Иванович, Петров

   Петр Петрович) • ORGANIZATION (Яндекс, Google) • ADDRESS(ул Красивых молдавских партизан дом 9) ◦ COUNTRY (Россия, Белоруссия) ◦ STATE (Техас, Аризона) ◦ CITY (Нижний Новгород, Москва) ◦ STREET (Ленина, 1905-го года)

4. Не так часто используемые именные группы • SUPERPERSON (Супермен, Спайдермен)

   • PYLIB (webstruct, scrapy) • MLPAPER (Accelerated Gradient Boosting, Overcoming catastrophic forgetting in neural networks) • ...

5. Сложности ООО “Ромашка” ресторан “Плакучая Ива” Ростова-Щорс Фрума Ефимовна Тимирязев

   - русский естествоиспытатель, специалист по физиологии растений. (PERSON) VS Митап прошел на улице Тимирязева. (STREET)

6. Собираем данные по ресторанам 1. restoran.ru (первый по популярности агрегатор

   - 80% всех ресторанов) 2. restoran.su (второй по популярности агрегатор - еще 10%) 3. mcdrummond.ru (крупная сеть общепита с точками по всей строне ~1%) 4. cafe-gavgav.ru (еще одна крупная сеть ~0.5%) 5. bigburger.ru (конкретное заведение ~ 0.00001%) 6. ...

7. Инструменты • scrapy https://scrapy.org/ • scrapy cloud https://scrapinghub.com/scrapy-cloud • portia

   https://scrapinghub.com/portia

8. Инструменты 2.0 • frontera https://github.com/scrapinghub/frontera • webstruct https://github.com/scrapinghub/webstruct

9. Из HTML

10. https://github.com/scrapinghub/webstruct /tree/master/example

11. Именные группы • ORG - название организаций • TEL -

    телефон • FAX - факс • HOURS - часы работы • STREET - улица • CITY - город • STATE - штат • ZIPCODE - зипкод (90210) • COUNTRY - страна • EMAIL • PER - человек • FUNC - роль или должность (синьор девелопер) • SUBJ - отдел (Бухгалтерия, Продажи, HR)

12. Корпусы в комплекте • webstruct_data/corpus/business_pages/ HTML страницы сайтов малых и

    средних предприятий, работающих на территории США, Великобритании или Канады. Для каждого сохранена главная страница и разделы "contact", "locations", "about", "team" • webstruct_data/corpus/us_contact_pages/ HTML страницы, собранные из СЕРПов Google по запросам 'contact us <organization_type> usa', где <business type> это 'restaurant', 'zoo', 'lawyer', 'car rental', 'church', 'clinic', 'pet store', 'plumber', 'bank', и т.д. • webstruct_data/corpus/random_pages/

13. Газетиры(словари) • Страны http://www.opengeocode.org/download/countrynames.txt • Города http://download.geonames.org/export/dump/cities1000.zip

14. Инструменты разметки • WebAnnotator https://github.com/xtannier/WebAnnotator и http://webstruct.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html#get-annotated-data • GATE https://gate.ac.uk/

15. Модель работает? Тэг Точность Полнота f1-мера Количество B-CITY 0.657 0.614

    0.635 1560 I-CITY 0.603 0.706 0.651 476 B-COUNTRY 0.791 0.479 0.597 434 I-COUNTRY 0.936 0.657 0.772 134 B-PER 0.761 0.210 0.329 940 I-PER 0.723 0.248 0.370 829

16. BIO - BEGIN, INSIDE, OUTSIDE John Lives in New York

    and works for the European Union B-PER O O B-CITY I-CITY O O O O B-ORG I-ORG

17. Логистическая регрессия

18. “An Introduction to Conditional Random Fields” By Charles Sutton and

    Andrew McCallum

19. eli5 на помощь

20. Используемые признаки • Текстовые признаки - слово, префикс, суффикс, капитализация

    и т.д. • Словарные признаки - входит в название словарной статьи, первое слово названия словарной статьи и т.д. • Шаблонные признаки - выглядит как email, как дата, как месяц, как день недели и т.д. • HTML признаки - тэг в котором встретилось, расположено на границе тэга, размер блока текста тэга • Всё вышеперечисленное для соседних слов

21. Направление дальнейшего развития

22. ВОПРОСЫ?