BERTを用いたスクレイピング記事からのノイズ除去とChatGPTとの比較
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Stockmark Tech Blog
研究者が、インターネットからスクレイピングしたHTML記事から広告やメタデータなどのノイズを除去するためにBERTモデルを使用し、その性能をChatGPTと比較した研究を発表した。
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動機
インターネットから記事をクロールする場合、出力は通常 HTML フォーマットになります。この HTML にはページ本文、構造、スタイル情報が含まれますが、著者説明、広告、他の記事へのリンク、その他のメタデータなど、コンテンツ以外の情報も多数含まれる可能性があります。
CSS のスタイル情報や HTML タグ名を活用することで、非コンテンツテキストを HTML から区別することが可能です。例えば、一部の articles では、色付きの文字やイタリック体の文字はノイズである可能性が非常に高いです。
原文を表示
Motivation When crawling articles from the internet, the output is usually in HTML format. This HTML includes the page text, structure, and styling information but may also contain a lot of non-content information, such as author description, advertisements, links to other articles, and other metadata.
It is possible to differentiate non-content text from HTML by leveraging CSS styling information as well as HTML tag names. For example, in some articles, colorful or italic text is very likely to be noise.
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