Título
[pt] O IMPACTO DE ATRIBUTOS ESTRUTURAIS NA IDENTIFICAÇÃO DE TABELAS E LISTAS EM DOCUMENTOS HTML
Título
[en] THE IMPACT OF STRUCTURAL ATTRIBUTES TO IDENTIFY TABLES AND LISTS IN HTML DOCUMENTS
Autor
[pt] IAM VITA JABOUR
Vocabulário
[pt] REPRESENTACAO VISUAL
Vocabulário
[pt] ISOMORFISMO EM RVORE
Vocabulário
[pt] EXTRACAO DE INFORMACAO
Vocabulário
[en] VISUAL REPRESENTATION
Vocabulário
[en] EXTRACTION OF INFORMATION
Resumo
[pt] A segmentação de documentos HTML tem sido essencial para as tarefas
de extração de informações, como mostram vários estudos na área. Nesta dissertação
investigamos a relação entre o documento HTML e sua representação
visual, mostrando como esta ligação ajuda na abordagem estrutural para a
identificação de segmentos. Também investigamos como utilizar algoritmos de
distância de edição em árvores para encontrar padrões na árvore DOM, tornando
possível resolver duas tarefas de identificação de segmentos. A primeira
tarefa é a identificação de tabelas genuínas, aonde foi obtido 90,40% de F1
utilizando o corpus fornecido por (Wang e Hu, 2002). Mostramos através de
um estudo experimental que este resultado é competitivo com os melhores resultados
da área. A segunda tarefa que consideramos é a identificação de listas
de produtos em sites de comércio eletrônico, nessa obtivemos 94,95% de F1
utilizando um corpus com 1114 documentos HTML, criado a partir de 8 sites.
Concluímos que os algoritmos de similaridade estrutural ajudam na resolução
de ambas às tarefas e acreditamos que possam ajudar na identificação de outros
tipos de segmentos.
Resumo
[en] The segmentation of HTML documents has been essential to information
extraction tasks, as showed by several works in this area. This paper studies
the link between an HTML document and its visual representation to show
how it helps segments identification using a structural approach. For this, we
investigate how tree edit distance algorithms can find structural similarities
in a DOM tree, using two tasks to execute our experiments. The first one is
the identification of genuine tables where we obtained a 90.40% F1 score using
the corpus provided by (Wang e Hu, 2002). We show through an experimental
study that this result is competitive with the best results in the area. The
second task studied is the identification of product listings in e-commerce sites.
Here we get a 94.95% F1 score using a corpus with 1114 HTML documents
from 8 distinct sites. We conclude that algorithms to calculate trees similarity
provide competitive results for both tasks, making them also good candidates
to identify other types of segments.
Orientador(es)
EDUARDO SANY LABER
Coorientador(es)
RAUL PIERRE RENTERIA
Banca
RUY LUIZ MILIDIU
Banca
EDUARDO SANY LABER
Banca
ALEXANDRE PLASTINO DE CARVALHO
Banca
ROGERIO FERREIRA RODRIGUES
Banca
RAUL PIERRE RENTERIA
Catalogação
2011-04-11
Apresentação
2010-11-25
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
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Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17247@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17247@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.17247
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