Hypertext Entity Extraction in Webpage: Dataset and Framework

Grunnleggende konsepter

Hypertext Entity Extraction Dataset (HEED) and MoE-based Entity Extraction Framework (MoEEF) significantly improve webpage entity extraction.

Sammendrag

Abstract:

Majority of webpage entity extraction models trained on structured datasets.
HEED dataset collects hypertext features for entity extraction.
MoEEF framework integrates features efficiently.

Introduction:

Webpage entity extraction crucial for NLP tasks.
Existing models overlook hypertext features.

HEED:

Multi-lingual dataset with rich hypertext features.
Data sourced from e-commerce domains.

MoEEF:

Mixture of Experts framework enhances model performance.
Multi-modal encoding and decoding for entity extraction.

Experiments:

Dataset split for training, development, and test.
XLM-RoBERTa-base used as backbone.
MoEEF outperforms baselines in multiple tasks and languages.

Ablation Study:

Impact of hypertext features and multi-modal input on MoEEF.
Number of experts affects performance.

Related Work:

Comparison with existing webpage entity extraction models.

Conclusion:

HEED dataset and MoEEF framework improve entity extraction.

Statistikk

Webpage entity extraction models trained on structured datasets.
HEED dataset collects hypertext features for entity extraction.
MoEEF framework significantly outperforms baselines.

Sitater

"Webpage entity extraction is a fundamental and challenging task in natural language processing."
"HEED dataset explicitly extracts rich hypertext features."
"MoEEF framework based on Mixture of Experts significantly enhances model performance."

Viktige innsikter hentet fra

Hypertext Entity Extraction in Webpage

by Yifei Yang,T... klokken arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01698.pdf

Dypere Spørsmål

Wie kann das MoEEF-Framework für andere NLP-Aufgaben jenseits der Entitätsextraktion angepasst werden?

Das MoEEF-Framework könnte für andere NLP-Aufgaben angepasst werden, indem es die Mixture-of-Experts-Architektur auf verschiedene Textverarbeitungsaufgaben anwendet. Zum Beispiel könnte es für Aufgaben wie Textklassifizierung, Sentimentanalyse, maschinelles Übersetzen oder Zusammenfassungen eingesetzt werden. Indem verschiedene Experten für spezifische Aspekte der Aufgabe trainiert werden, kann das Framework die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit bei der Verarbeitung von Textdaten verbessern.

Welche potenziellen Einschränkungen oder Verzerrungen könnten sich daraus ergeben, wenn man stark auf Hypertext-Features für die Entitätsextraktion angewiesen ist?

Eine potenzielle Einschränkung bei der starken Nutzung von Hypertext-Features für die Entitätsextraktion könnte in der Abhängigkeit von der Qualität und Konsistenz dieser Features liegen. Da Hypertext-Features oft visuelle Informationen wie Schriftgröße, Farbe und Position enthalten, könnten Ungenauigkeiten oder Variationen in diesen Features zu Fehlern bei der Entitätsextraktion führen. Darüber hinaus könnten bestimmte Hypertext-Features möglicherweise nicht in allen Webseiten konsistent oder eindeutig sein, was zu Verzerrungen in den Extraktionsergebnissen führen könnte.

Wie könnten die Ergebnisse dieser Studie die Entwicklung zukünftiger großer Sprachmodelle für NLP-Aufgaben beeinflussen?

Die Ergebnisse dieser Studie könnten die Entwicklung zukünftiger großer Sprachmodelle für NLP-Aufgaben beeinflussen, indem sie die Bedeutung der Integration von Hypertext-Features in die Modellarchitektur hervorheben. Durch die Berücksichtigung von visuellen Informationen aus dem Hypertext können zukünftige Modelle möglicherweise genauere und umfassendere Ergebnisse bei der Verarbeitung von Webseiten und anderen textbasierten Daten liefern. Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse dieser Studie dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit von großen Sprachmodellen in verschiedenen NLP-Aufgaben zu verbessern.