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[論文簡(jiǎn)讀] Deep Neural Networks for Web Page Informati

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摘要：將候選框的坐標(biāo)投影到最終的特征張量，并使用提取結(jié)果向量。最后，使用的線性模型將向量分類(lèi)為預(yù)定義的類(lèi)。

[論文簡(jiǎn)讀] Deep Neural Networks for Web Page Information Extraction 基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息提取 簡(jiǎn)單介紹 
本文主要介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合視覺(jué)信息、文本信息的多網(wǎng)站通用包裝器（wrapper）

本文的幾個(gè)貢獻(xiàn)
o 提出了一種將數(shù)據(jù)從web渲染引擎編碼到深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即文本的空間編碼方法
o 測(cè)試了該方法，并驗(yàn)證了其在非通用網(wǎng)站上提取信息的可行性
o 公開(kāi)了數(shù)據(jù)集（暫未公開(kāi)，從代碼上看也是自己去找適合的網(wǎng)頁(yè)爬下來(lái)的）、源碼和最終模型

基本流程 1. 利用web引擎進(jìn)行渲染，保存截圖（視覺(jué)信息）以及DOM樹(shù)（編碼信息） 2. 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)候選元素是否是目標(biāo)元素

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架采用了Caffe作為模型訓(xùn)練框架

預(yù)處理

從DOM樹(shù)中提取所有的節(jié)點(diǎn)以及其位置，以矩形框表示，使用其文本作為文本輸入, 葉節(jié)點(diǎn)作為候選輸入，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理視覺(jué)信息和文本信息，得到一個(gè)預(yù)測(cè)概率P

空間文本編碼

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)


o Screenshot 屏幕截圖 由三個(gè)卷積層處理(前兩層用來(lái)自BVLC?AlexNet的預(yù)先訓(xùn)練的權(quán)重初始化)
o TextMap 的張量尺寸為128x160x160
o Candidates 候選列表

過(guò)程：視覺(jué)特征提取，然后與文本特征(中間)結(jié)合。?將候選框的坐標(biāo)投影到最終的特征張量，并使用ROI?MaxPool-ing提取結(jié)果向量。?最后，使用softmax的線性模型將向量分類(lèi)為預(yù)定義的類(lèi)。

實(shí)例

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