Leveraging Large Language Models for Web Scraping

本文是LLM系列文章,针对《Leveraging Large Language Models for Web Scraping》的翻译。

利用大型语言模型进行 Web 抓取

摘要

大型语言模型 (LLM) 在复制人工任务和提高生产力方面表现出卓越的能力。然而,由于流利度优先于事实准确性以及处理特定信息的能力有限,它们直接应用于数据提取存在局限性。因此,为了克服这些限制,本研究利用预训练的 LLM 的知识表示能力和 RAG 模型实现的目标信息访问,本研究调查了为语言生成而设计的 RAG 模型的通用准确数据抓取方法。为了以更加模块化和可解释的方式捕获知识,我们使用带有潜在知识检索器的预训练语言模型,这允许模型从大型语料库中检索和处理文档。我们利用 RAG 模型架构并对其在三项任务下的能力进行了深入分析:(i) HTML 元素的语义分类,(ii) 分块 HTML 文本以有效理解,以及 (iii) 比较不同 LLM 和排名算法的结果。虽然以前的工作已经为 HTML 理解和提取开发了专用的架构和训练程序,但我们表明,在标准自然语言上预训练的 LLM 加上有效的分块、搜索和排名算法,可以证明是从非结构化文本中提取复杂数据的有效数据抓取工具。
未来的研究方向包括在拟议的基于 RAG 的数据提取框架中解决来源跟踪和动态知识更新的挑战。通过克服这些限制,这种方法有可能彻底改变从大量文本信息存储

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值