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Avançada


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Título: EFFICIENT METHODS FOR INFORMATION EXTRACTION IN NEWS WEBPAGES
Autor: EDUARDO TEIXEIRA CARDOSO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EDUARDO SANY LABER - ADVISOR
Nº do Conteudo: 28984
Catalogação:  03/02/2017 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28984@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28984@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28984

Resumo:
We tackle the task of news webpage segmentation, specifically identifying the news title, publication date and story body. While there are very good results in the literature, most of them rely on webpage rendering, which is a very time-consuming step. We focus on scenarios with a high volume of documents, where a short execution time is a must. The chosen approach extends our previous work in the area, combining structural properties with hints of visual presentation styles, computed with a faster method than regular rendering, and machine learning algorithms. In our experiments, we took special attention to some aspects that are often overlooked in the literature, such as processing time and the generalization of the extraction results for unseen domains. Our approach has shown to be about an order of magnitude faster than an equivalent full rendering alternative while retaining a good quality of extraction.

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