Fundus: Ein benutzerfreundlicher Nachrichtensammler für hochwertige Textextraktion

Core Concepts

Fundus ist eine Bibliothek zum Sammeln und Extrahieren von Millionen hochwertiger Nachrichtenartikel mit nur wenigen Zeilen Code. Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen verwendet Fundus manuell erstellte, maßgeschneiderte Inhaltsextraktoren, die speziell auf die Formatierungsrichtlinien jeder unterstützten Online-Zeitung abgestimmt sind, um eine optimale Textqualität zu erzielen.

Abstract

Fundus ist eine Nachrichtensammel-Bibliothek, die einen neuartigen Ansatz verfolgt, um hochwertige Textextraktion zu ermöglichen. Anstatt allgemeingültige Regeln zu verwenden, wie es andere Bibliotheken tun, nutzt Fundus individuelle, manuell erstellte Extraktoren für jede unterstützte Online-Zeitung. Dies ermöglicht eine optimale Anpassung an die spezifischen HTML-Formatierungsrichtlinien jedes Verlags und führt zu vollständigen, artefaktfreien Nachrichteninhalten. Fundus kombiniert sowohl das Crawling (Abrufen von HTML aus dem Web oder großen Web-Archiven) als auch die Inhaltsextraktion in einer einheitlichen Pipeline. Durch die Bereitstellung einer vordefinierten Sammlung von Zeitungen zielt Fundus darauf ab, auch für technisch nicht versierte Nutzer einfach verwendbar zu sein. Die Evaluation zeigt, dass Fundus deutlich bessere Extraktionsergebnisse liefert als andere bekannte Bibliotheken. Darüber hinaus bietet Fundus die Möglichkeit, große Nachrichtenkorpora aus dem CC-NEWS-Archiv zu erstellen.

Stats

Fundus extrahiert über 2 Millionen Nachrichtenartikel aus dem CC-NEWS-Archiv im Zeitraum 2020-2024. Die Extraktion von 201.586.338 eindeutigen URLs aus 34.229 verschiedenen Domains aus dem CC-NEWS-Archiv für das Jahr 2023 dauerte 2,1 Stunden. Das Crawlen von 10.000 Artikeln über alle 39 unterstützten Verlage hinweg dauerte 549 Sekunden bei einer Verzögerung von 1 Sekunde zwischen Aufrufen desselben Verlags.

Quotes

"Fundus ist eine benutzerfreundliche Nachrichtensammel-Bibliothek, die Millionen hochwertiger Nachrichtenartikel mit nur wenigen Zeilen Code ermöglicht." "Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen verwendet Fundus manuell erstellte, maßgeschneiderte Inhaltsextraktoren, um eine optimale Textqualität zu erzielen." "Die Evaluation zeigt, dass Fundus deutlich bessere Extraktionsergebnisse liefert als andere bekannte Bibliotheken."

Key Insights Distilled From

Fundus

by Max Dallabet... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15279.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte Fundus um halbautomatische Methoden zur Erstellung von Extraktionsregeln für neue Verlage erweitert werden, um den manuellen Aufwand zu reduzieren?

Um den manuellen Aufwand bei der Erstellung von Extraktionsregeln für neue Verlage zu reduzieren, könnte Fundus eine halbautomatische Methode implementieren, die auf maschinellem Lernen basiert. Dies könnte durch die Integration eines Systems erfolgen, das die Formatierungsrichtlinien eines neuen Verlags analysiert und automatisch Extraktionsregeln generiert. Dieser Ansatz würde den Prozess beschleunigen und die Anpassung an neue Verlage erleichtern. Darüber hinaus könnte Fundus eine Community-basierte Plattform einführen, auf der Benutzer Extraktionsregeln für neue Verlage gemeinsam erstellen und validieren können. Dies würde die Vielfalt der unterstützten Verlage erhöhen und den manuellen Aufwand weiter reduzieren.

Welche Auswirkungen haben die in Nachrichtenkorpora enthaltenen Verzerrungen auf die Qualität von darauf trainierten Sprachmodellen, und wie kann Fundus dabei helfen, diese Verzerrungen zu kontrollieren?

Verzerrungen in Nachrichtenkorpora können die Qualität von darauf trainierten Sprachmodellen erheblich beeinträchtigen, da sie zu ungleichen Repräsentationen verschiedener Gruppen oder Themen führen können. Diese Verzerrungen können zu unfairen oder voreingenommenen Modellen führen, die ungenaue oder diskriminierende Ergebnisse liefern. Fundus kann dabei helfen, diese Verzerrungen zu kontrollieren, indem es eine gezielte Auswahl von Nachrichtenquellen ermöglicht, die eine ausgewogene und vielfältige Berichterstattung bieten. Durch die Integration von Mechanismen zur Überwachung und Analyse von Verzerrungen in den extrahierten Daten kann Fundus dazu beitragen, die Qualität der trainierten Sprachmodelle zu verbessern und eine faire Repräsentation sicherzustellen.

Wie könnte Fundus so erweitert werden, dass es auch Inhalte aus sozialen Medien oder anderen Online-Quellen neben Nachrichtenportalen effizient extrahieren kann?

Um die Extraktion von Inhalten aus sozialen Medien oder anderen Online-Quellen neben Nachrichtenportalen zu ermöglichen, könnte Fundus seine Extraktionsregeln und -methoden anpassen, um die spezifischen Formatierungsrichtlinien und Strukturen dieser Quellen zu berücksichtigen. Dies könnte durch die Integration von spezialisierten Parsern erfolgen, die auf die Besonderheiten von sozialen Medien oder anderen Online-Plattformen zugeschnitten sind. Darüber hinaus könnte Fundus Funktionen zur Erkennung und Extraktion von relevanten Informationen aus verschiedenen Medientypen wie Bildern, Videos oder interaktiven Inhalten implementieren. Durch die Erweiterung seiner Funktionalitäten und Anpassung an verschiedene Arten von Online-Quellen könnte Fundus effizienter und vielseitiger in der Extraktion von Inhalten aus dem gesamten Web werden.