Веб-скрапинг — это процесс сбора данных с веб-сайтов с использованием различных методов, таких как автоматический, ручной и гибридный. Традиционные методы парсинга веб-страниц используют языки программирования, такие как библиотеки парсинга веб-страниц Python, для извлечения и анализа необходимых данных. Однако даже небольшие изменения в дизайне или макете веб-сайта могут сломать традиционный парсер.

Инструменты веб-скрейпинга на базе ИИ обрабатывают постоянно меняющийся дизайн веб-сайтов и динамический контент, обеспечивая более надежное извлечение данных.

В этой статье объясняется концепция парсинга веб-страниц с помощью ИИ, а также связанные с ними методы и технологии.

Что такое веб-скрапинг с помощью ИИ?

Очистка веб-страниц с помощью ИИ — это процесс использования алгоритмов искусственного интеллекта вместе с традиционными процессами очистки веб-страниц для автоматизации и уточнения действий по извлечению данных. Инструменты веб-скрейпинга на базе ИИ особенно полезны, когда вы:

Методы и технологии, используемые для парсинга веб-страниц с помощью ИИ

Подход к парсингу веб-страниц на основе искусственного интеллекта автоматически адаптируется к редизайну веб-сайта и извлекает данные, загружаемые динамически через JavaScript. Важно использовать эти методы с учетом условий веб-сайта и этических соображений.

1. Адаптивный парсинг

Традиционные методы очистки веб-страниц основаны на определенной структуре или макете веб-страницы. Когда веб-сайты обновляют свой дизайн и структуру, традиционные парсеры могут легко сломаться. Методы сбора данных на основе ИИ, такие как адаптивный парсинг, позволяют инструментам веб-скрейпинга приспосабливаться к изменениям, подразумеваемым веб-сайтами, таким как дизайн и структура.

Адаптивные парсеры используют машинное обучение и искусственный интеллект для динамической настройки в зависимости от структуры веб-страницы. Они автономно определяют структуру целевой веб-страницы, анализируя объектную модель документа (DOM) или следуя определенным шаблонам. Чтобы определить определенные закономерности или предвидеть изменения, инструмент можно обучить, используя извлеченные исторические данные.

Например, модели ИИ, такие как сверточные нейронные сети (CNN), можно использовать для распознавания и анализа визуальных элементов веб-страницы, таких как кнопки. Как правило, традиционные методы извлечения данных основаны на базовом коде веб-страницы, таком как элементы HTML, для извлечения данных. Адаптивный парсинг проверяет визуализированную версию целевого веб-сайта в том виде, в каком он отображается в веб-браузере. Визуальные элементы, такие как кнопки, баннеры или всплывающие окна, нарушают процесс извлечения данных. CNN можно обучить различным визуальным представлениям кнопок разбивки на страницы, чтобы находить эти кнопки на веб-странице и взаимодействовать с ними.

2. Создание человекоподобных шаблонов просмотра

Большинство веб-сайтов используют меры защиты от парсинга, такие как CAPTCHA, чтобы предотвратить доступ парсеров к их контенту и его очистку. Инструменты веб-скрейпинга на базе искусственного интеллекта могут имитировать человеческое поведение, такое как скорость, движения мыши и шаблоны кликов.

Спонсор:

Сеть Bright Data Разблокировщик позволяет пользователям обходить меры защиты от ботов, такие как файлы cookie, CAPTCHA и другие методы веб-отслеживания, в процессе сбора данных. Web Unlocker — это решение для извлечения данных, использующее алгоритмы машинного обучения и прокси-серверы для работы с системами обнаружения ботов.



3. Генеративные модели ИИ

Генеративный ИИ можно применять на разных этапах процесса сбора данных для повышения его адаптивности. Предварительно обученные языковые модели, такие как ChatGPT, могут помочь разработчикам генерировать код для извлечения данных с веб-сайтов, предоставлять пошаговые инструкции по очистке веб-страниц на разных языках программирования. После того, как вы собрали нужные веб-данные, ChatGPT можно точно настроить на основе очищенных данных, чтобы генерировать больше разговорного контента.



4. Обработка естественного языка (NLP)

NLP, подмножество ML, позволяет выполнять различные задачи, включая анализ настроений, обобщение контента и распознавание сущностей. Необходимо извлечь информацию из очищенных данных. Например, если вы извлекли значительный объем данных отзывов о продуктах, вам необходимо определить эмоциональный тон каждого слова, например положительный, отрицательный или нейтральный. Анализ настроений позволяет классифицировать извлеченные данные как положительные или отрицательные. Это помогает предприятиям решать проблемы клиентов и улучшать свои предложения.

дальнейшее чтение



Гюльбахар — отраслевой аналитик AIMultiple, специализирующийся на сборе веб-данных и применении веб-данных.