FUNDUS: A User-Friendly News Scraper for High-Quality Extractions

Core Concepts

FUNDUS is a user-friendly news scraper that provides high-quality extractions through bespoke content extractors tailored to each online newspaper, outperforming generic methods.

Abstract

Introduction:

FUNDUS introduces a user-friendly news scraper optimized for high-quality extractions.
The tool uses bespoke content extractors tailored to the formatting guidelines of each supported online newspaper.
Evaluation Against Other Scrapers:

FUNDUS yields significantly higher quality extractions compared to existing libraries.
Existing libraries struggle with extraction accuracy due to generic methods.
Evaluation shows FUNDUS outperforms other popular news scrapers in terms of quality.
Usage Example:

Users can easily scrape news articles from supported publishers using FUNDUS.
The library combines crawling and content extraction in a single pipeline for ease of use.
Content Extraction:

FUNDUS uses bespoke extractors for each newspaper, optimizing accuracy and attribute coverage.
Extraction rules are manually crafted for each publisher, ensuring high-quality text extraction.
Scalability and Performance:

FUNDUS supports access to the CC-NEWS web archive, enabling users to create large news corpora.
The tool demonstrates efficient crawling performance and scalability across different publishers.

Stats

F1スコアが97.69で、他のライブラリよりも高い品質の抽出を実現しています。

Quotes

Key Insights Distilled From

Fundus

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

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

Deeper Inquiries

どのようにしてFUNDUSは他のニューススクレイピングツールと比較して異なりますか？

FUNDUSは、他の一般的な抽出方法に基づく既存のライブラリと比較して異なるアプローチを取っています。従来のライブラリが多くの新聞社で適用可能な一般的なルールを目指す中、FUNDUSは各オンライン新聞ごとに個別に作成されたHTMLコンテンツ抽出器（パーサー）を使用しています。これにより、品質向上や正確性最適化が可能であり、記事テキスト全体やメタ属性を高品質で抽出することが期待されます。

FUNDUS の手動作成された抽出ルールは、どのように品質を向上させていますか？

FUNDUSでは各新聞社ごとに手動で作成した独自の抽出ルール（パーサー）を使用することで、精度および属性カバレッジを最適化しています。このアプローチは通常品質重視ですが、量面では効率的ではありません。しかし、コミュニティ主導型アプローチを追求し、オープンソース貢献者が新聞社サポート機能追加するためのシンプルな抽象化（およびチュートリアル）提供します。

この研究は、ニュースコーパスの品質と量のバランスについてどのような示唆を与えていますか？

本研究から得られる示唆は、「量」ではなく「品質」優先事項時点NLP利用例題場合、「データクオリティ」という観点から見ることも重要だろう。「数量」対「品質」という考慮事項次第NLP利用例題場合問題発生しうる。「データクオリティ」重要性強調し、「高品位完全記事本文」「メタ属性除去無し」という特長持つFUNDUS有益証明します。その結果、「文字列完全」「不純物無し」記事収集能力評価表明します。