Original title: Extrakce strukturovaných dat z českého webu s využitím extrakčních ontologií
Translated title: Extracting Structured Data from Czech Web Using Extraction Ontologies
Authors: Pouzar, Aleš ; Svátek, Vojtěch (advisor) ; Labský, Martin (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2012
Language: cze
Publisher: Vysoká škola ekonomická v Praze
Abstract: [cze] [eng]
Předkládaná práce se zabývá úlohou automatické extrakce informací z HTML dokumentů ve dvou vybraných doménách. Ze stránek e-shopů jsou extrahovány nabídky notebooků a z webových prezentací firem volně publikované pracovní nabídky. Výsledkem extrakčního procesu jsou strukturovaná data uspořádaná do záznamů, ve kterých je každému údaji přiřazena odpovídající sémantická značka. Pro realizaci úlohy byl vybrán extrakční systém Ex, který kombinuje dva typy extrakčních znalostí: ručně zadaná pravidla a supervizované algoritmy strojového učení. Díky expertní znalosti v podobě extrakčních pravidel lze účinně kompenzovat nedostatek trénovacích dat. Pravidla jsou přitom nezávislá na konkrétní formátovací struktuře a jeden extrakční model je tak možné využít pro heterogenní množinu dokumentů. Dosažená úspěšnost v extrakci nabídek notebooků ukázala, že by extrakční ontologie, popisující jeden nebo několik málo typů produktů, mohla být úspěšně využita v kombinaci s metodami pro indukci wrapperů a tím automaticky extrahovat nabídky všech typů produktů na úrovni webu. The presented thesis deals with the task of automatic information extraction from HTML documents for two selected domains. Laptop offers are extracted from e-shops and free-published job offerings are extracted from company sites. The extraction process outputs structured data of high granularity grouped into data records, in which corresponding semantic label is assigned to each data item. The task was performed using the extraction system Ex, which combines two approaches: manually written rules and supervised machine learning algorithms. Due to the expert knowledge in the form of extraction rules the lack of training data could be overcome. The rules are independent of the specific formatting structure so that one extraction model could be used for heterogeneous set of documents. The achieved success of the extraction process in the case of laptop offers showed that extraction ontology describing one or a few product types could be combined with wrapper induction methods to automatically extract all product type offers on a web scale with minimum human effort.
Keywords: automatic semantic annotation; extraction ontologies; information extraction; machine learning; named entity recognition; web content mining; automatická sémantická anotace; dolování dat z webu; extrakce informací; extrakční ontologie; rozpoznávání pojmenovaných entit; strojové učení

Institution: University of Economics, Prague (web)
Document availability information: Available in the digital repository of the University of Economics, Prague.
Original record: http://www.vse.cz/vskp/eid/33341

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-124547


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > University of Economics, Prague
Academic theses (ETDs) > Master’s theses