NMI13 Michal Illich - Extrakce strukturovaných dat z webových stránek
•
2 likes•434 views
Prezentace z druhého ročníku konference New Media Inspiration (http://nminspiration.cz), který se konal 19. 1. 2013 v hlavní budově FF UK pod vedením @petrkou, @simindr a @josefslerka.
Recommended
More Related Content
Viewers also liked
Viewers also liked (20)
Similar to NMI13 Michal Illich - Extrakce strukturovaných dat z webových stránek
Similar to NMI13 Michal Illich - Extrakce strukturovaných dat z webových stránek (20)
More from New Media Inspiration
More from New Media Inspiration (20)
NMI13 Michal Illich - Extrakce strukturovaných dat z webových stránek
- 1. Extrakce strukturovaných dat z webových stránek New Media Inspiration 2013 Michal Illich
- 2. Cože? ● na webu jsou miliardy stránek ● jsou psané pro lidi ● stroje jim téměř nerozumí což kupodivu zas tak nevadí ● ale nemůžeme se tak strojů na nic ptát – Kdy se narodil Václav Havel? Kolik megapixelů má kamera iPhone 5? Jaké je HDP ČR? Kde a kdy jsou kurzy jógy v Praze? Kolik stojí kWh elektřiny od ČEZ? Kolik procent hlasů získal Schwarzenberg? Kolik je Tomášů na Google+? Jaký je plat poslanců? Jaké rychlosti ADSL nabízí Telefonica? Kdy má otevřeno obchod X?
- 3. Už se na tom pracuje ● Freebase 2005 ● Wikidi (velmi skromně) 2010 ● Siri 2011 v iOS ● Google Knowledge Graph 2012 ● Microsoft Probase stále research
- 4. Kde stojíme ● nemůžeme konkurovat Googlu ani Applu ● ale naprostá většina firem neumí ani to co my ● nápad: poskytneme jim to jako službu #cloud #saas #b2b #ai #machinelearning #api ● pro koho? e-shopy hledání hotelů, realit, práce ekonomy a analytiky firemní katalogy ...
- 6. Technicky... Problém je složitý, zjednodušili jsme ho na: ● Zákazník zná entity iPhone 5 ● Zákazník ví co chce rozlišení, výrobce, operační systém, ... ● Ideálně má i část dat předvyplněných A my už si automaticky odvodíme strukturu Jednotky? Rozsah hodnot? Možné kategorie?
- 7. Pro každou řádku (entitu) ● Zeptáme se vyhledávače na relevantní stránky ● Stáhneme tak 30 až 50 stránek ● Zanalyzujeme texty na stránce viz další slide ● Slejeme informace ze všech stránek ● A vyplníme tabulku
- 8. Samotná extrakce ● Najdi fragmenty Rozlišení: 5 megapixelů ● Slož z fragmentů kandidáta propertyName + number + unitName = super ● Ohodnoť kandidáty viz další slide ● Porovnej a sluč nejlepší kandidáty
- 9. Strojové učení ● Ohodnocení kandidátů – váhy nejdřív ručně ● Ale strojové učení to zpřesní Naučí se vztahy Hodnotí i nelineárně Jednoduché přidávání dalších dat ● Boostované rozhodovací lesy Dříve i neuronové sítě, teď už je nepoužíváme
- 10. Strojové učení i jinde Jde použít i pro čirá zákaznická data. Tedy bez té extrakce dat z webových stránek. Takže pozor! Tenhle slide je o něčem jiném než ostatní :) Např. Jak do newsletteru vybrat nej nabídky? To je pro MagicTable taky tabulka. Akorát ji nevyplňujeme, ale předpovídáme nějakou hodnotu – např. míru konverze Strojové učení se na minulých datech naučí, na čem je konverze závislá. A pro budoucí nabídky predikuje míru konverze.
- 11. Kde jsme ● V beta provozu ● Dva zkušební zákazníci velké české firmy ● Bereme i další když mají zajímavý problém ● MagicTable.com miniweb