Алгоритмический фреймворк для извлечения информационного ядра веб-страницы
https://doi.org/10.26907/1562-5419-2025-28-4-931-942
Аннотация
Представлен новый точный алгоритм MCE извлечения основного содержимого с новостных веб-сайтов. Предложенный алгоритм использует анализ структуры объектной модели документа (DOM) и метрики плотности контента
для идентификации и извлечения информационного ядра веб-страницы. Реализованный подход объединяет три ключевые особенности: максимальное количество прямых дочерних элементов с текстом, максимальное текстовое содержимое без дочерних элементов, содержащих текст, и ближайшее расположение
к средней глубине узла. Алгоритм продемонстрировал лучшую производительность по сравнению с существующими решениями, такими как Boilerpipe и Readability, достигая 99,96% точности, 99,69% полноты и 99,80% F1-меры на использованном комплексном наборе данных из 500 разнообразных веб-страниц. Языково-независимый дизайн делает алгоритм особенно эффективным для извлечения мультиязычного контента, включая языки со сложной структурой, такие, например, как арабский.
Ключевые слова
Об авторах
Хамза Салем
Университет Иннополис
Россия
Россия
Александр Сергеевич Тощев
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Jach T., Kaczmarek M., Kaczmarek T. Web content extraction: A survey of techniques and applications // Information Sciences. 2021. Vol. 570. P. 378–400.
2. https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.04.014
3. Brown K., Davis L. Content density metrics for web page analysis // Information Retrieval Journal. 2020. Vol. 23, No. 4. P. 512–530.
4. https://doi.org/10.1007/s10791-020-09380-4
5. Gottron T. Content extraction from web pages // Proceedings of the 2008 ACM Symposium on Applied Computing. 2008. P. 1160–1164.
6. https://doi.org/10.1145/1363686.1363939
7. Insa D., Silva J., Tomás C. Using content extraction for web page classification // Information Processing & Management. 2013. Vol. 49, No. 1. P. 235–250. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2012.05.005
8. Qi X., Zhang Y., Wang L. Investigating the impact of content extraction on sentiment analysis // Information Processing & Management. 2024. Vol. 61, No. 1. 103245. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103245
9. Zhang W., Liu X. Machine learning approaches to content extraction // Pattern Recognition. 2022. Vol. 125. 108456.
10. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.108456
11. White C., Black D. Quality assessment metrics for extracted content // Data Quality Journal. 2021. Vol. 8, No. 2. P. 78–95.
12. Kohlschütter C. Boilerpipe: A Python library for extracting text from HTML // GitHub Repository. 2010. https://github.com/misja/python-boilerpipe
13. Mozilla Foundation. Readability: A Python library for extracting article content from HTML // GitHub Repository. 2020.
14. https://github.com/mozilla/readability
15. Purple I., Orange J. A comparative study of content extraction methods // Journal of Web Science. 2021. Vol. 7, No. 3. P. 123–140.
16. Webz.io. Webz.io Free News Datasets // Webz.io. 2023.
17. https://webz.io/free-news-datasets
18. Research Team. Elkateb: Browser Extension for Content Extraction // Browser Extension. 2024. https://github.com/elkateb/extension
19. Bobyr M.V., Milostnaya N.A., Bulatnikov V.A. The fuzzy filter based on the method of areas’ ratio // Applied Soft Computing. 2022. Vol. 117. 108449.
20. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108449
Рецензия
Для цитирования:
Салем Х., Тощев А.С. Алгоритмический фреймворк для извлечения информационного ядра веб-страницы. Электронные библиотеки. 2025;28(4):931-942. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2025-28-4-931-942
For citation:
Salem H., Toschev A.S. An Algorithmic Framework for Accurately Extracting Main Content from News Websites. Russian Digital Libraries Journal. 2025;28(4):931-942. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/1562-5419-2025-28-4-931-942
Просмотров:
12
JATS XML
Послать статью по эл. почте 