TakeLab Retriever: Ein schlaues Tool für kroatische Nachrichten
Effizient kroatische Nachrichtenartikel für die Forschung sammeln und analysieren.
David Dukić, Marin Petričević, Sven Ćurković, Jan Šnajder
― 7 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Warum brauchen wir das?
- Die Suchmaschine in Aktion
- So funktioniert es
- Artikel finden
- Den Überblick behalten
- Den Inhalt verarbeiten
- Einfaches Suchen
- Der Zauber der Daten
- Ein Blick auf die Daten
- Die Suchmaschine aufbauen
- Der Scraper
- Der Scheduler
- Der Downloader
- Der Extractor
- Die NLP-Pipeline
- Die benutzerfreundliche Web-App
- Was kommt als Nächstes für TakeLab Retriever?
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
TakeLab Retriever ist wie ein superintelligenter Bibliothekar für Nachrichtenartikel aus Kroatien. Er findet, sammelt und analysiert Artikel, sodass Forscher nicht durch Papierstapel waten oder endlos durch Websites scrollen müssen. Anstatt sich auf allgemeine Suchmaschinen zu verlassen, die wichtige Inhalte übersehen können, bietet dieses Tool den Forschern einen klaren Blick auf die Trends und Geschichten in den kroatischen Online-Nachrichten.
Warum brauchen wir das?
Nachrichten werden jeden Tag schnell und in riesigen Mengen produziert. Stell dir vor, du müsstest jeden einzelnen Artikel lesen – no way! Viele allgemeine Suchmaschinen sind zwar hilfreich, zeigen aber nicht immer alle verfügbaren Artikel oder liefern die besten Ergebnisse. Oft lassen sie die Nutzer rätseln, was fehlt und warum sie bestimmte Artikel sehen und andere nicht. Das ist besonders schwierig für Forscher, die soziale Themen wie Politik oder Medientrends untersuchen. Sie brauchen die besten Informationen und können es sich nicht leisten, etwas zu verpassen.
Forscher verlassen sich manchmal auf allgemeine Suchergebnisse, die möglicherweise voreingenommene oder zu kleine Samples von Artikeln liefern. Das kann zu Missverständnissen in ihren Studien führen. Und wenn sie nach Artikeln in weniger verbreiteten Sprachen wie Kroatisch suchen, können die Suchergebnisse noch ungenauer sein. Hier kommt TakeLab Retriever ins Spiel – es ist speziell für kroatische Nachrichten konzipiert und bietet den Forschern ein zuverlässigeres Tool.
Die Suchmaschine in Aktion
Forscher, von Politikwissenschaftlern bis Psychologen, können den TakeLab Retriever nutzen, um Nachrichtenartikel zu analysieren. Es steht ihnen kostenlos zur Verfügung, und seit es 2022 gestartet ist, hat es schon ganz schön zugenommen. Momentan hat es Informationen von 33 Nachrichtenquellen und verarbeitet über zehn Millionen einzigartige Artikel!
So funktioniert es
Artikel finden
Der erste Schritt für den TakeLab Retriever ist das Finden von Artikeln. Das geschieht mit einem speziellen Tool, das Scraper heisst, das Websites durchforstet, um Informationen zu sammeln. Stell es dir wie einen Roboter vor, der das Internet nach Nachrichten durchsucht und sicherstellt, dass alles sauber und ordentlich bleibt. Er startet mit einer Liste von Webadressen, checkt jede Seite und folgt Links, um so viele Artikel wie möglich zu sammeln.
Den Überblick behalten
Nachdem Artikel gesammelt wurden, speichert der Scraper Informationen wie den Titel, den Inhalt und das Veröffentlichungsdatum des Artikels. Diese Daten werden in einer Datenbank aufbewahrt, die wie ein riesiger Aktenschrank funktioniert, wodurch es leicht ist, später das Gesuchte zu finden.
Den Inhalt verarbeiten
Als Nächstes durchlaufen die Artikel eine Reihe von intelligenten Analysen mit Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Das ist wie eine Auffrischung für die Artikel – den Rohinhalt nehmen und ihn leichter durchsuchbar und verständlich machen.
Kernverarbeitung: Das ist der erste Schritt, bei dem die grundlegende Struktur der Artikel angegangen wird. Das System zerlegt Sätze und Wörter, um die Informationen zu organisieren.
Erkennung benannter Entitäten: Dieses Modul identifiziert wichtige Namen und Orte, die in den Artikeln erwähnt werden, wie das Anbringen von Etiketten auf einer Karte.
Qualitätsprüfungen: Nicht alle Artikel sind gleich gut. Einige sind nur Geschwafel – wie die Klatschspalte, die du überspringst. Das System hat eine Methode, um herauszufinden, welche Artikel angezeigt werden sollen und welche von Nutzern, die an ernsthaften Inhalten interessiert sind, verborgen bleiben.
Themenklassifizierung: In diesem Schritt werden den Artikeln basierend auf ihrem Inhalt Themen zugeordnet. Es ist wie das Vergeben von Tags, damit Forscher leicht finden können, was sie brauchen.
Einfaches Suchen
Das Hauptmerkmal des TakeLab Retrievers ist die Suchfunktion. Nutzer können ihre Fragen eingeben und Artikel finden, die passen. Suchen können spezifische Themen oder Namen beinhalten, und die Nutzer können sogar Artikel von schlechterer Qualität herausfiltern. Man braucht keine technischen Fähigkeiten – einfach eingeben, wonach man sucht, und das System erledigt den Rest.
Angenommen, du möchtest Artikel über Nikola Tesla finden. Du kannst das eintippen, und das Tool findet alle relevanten Artikel und zeigt sie in einer übersichtlichen Art und Weise mit Grafiken und Daten an. Wenn du Trends im Laufe der Zeit betrachten möchtest, kann das System dir zeigen, wie viele Artikel jedes Jahr Tesla erwähnt haben.
Der Zauber der Daten
TakeLab Retriever findet nicht nur Artikel; es offenbart auch Muster. Forscher können sehen, ob Tesla oder Albert Einstein mehr Erwähnungen in den Nachrichten bekommt. Diese Art der Analyse kann dabei helfen, das öffentliche Interesse und den Medienfokus im Laufe der Zeit zu erkennen.
Ein Blick auf die Daten
Forscher können Daten in verschiedenen Formaten anfordern, was es ihnen erleichtert, weiter zu analysieren oder ihre Ergebnisse zu präsentieren. Es ist wie ein persönlicher Assistent, der alles genau so organisiert, wie du es magst.
Die Suchmaschine aufbauen
Die Erstellung des TakeLab Retrievers war nicht einfach. Die Entwickler mussten viele Herausforderungen durchdenken, wie zum Beispiel, wie man Daten verwaltet, alles reibungslos am Laufen hält und sicherstellt, dass alle Teile des Systems ohne Probleme wachsen können. Sie haben sich für einen Mikroservice-Ansatz entschieden, bei dem verschiedene Teile des Systems separat arbeiten, aber dennoch effektiv kommunizieren können.
Der Scraper
Der Scraper ist ein wichtiger Teil des TakeLab Retrievers. Er durchsucht mehrere Nachrichtenquellen, findet Artikel und lädt sie herunter. Dabei hält er sich an Regeln, um die Websites, die er besucht, zu respektieren. Ein wichtiger Teil des Scrapers ist seine Fähigkeit, aus Beispielen zu lernen und Muster zu erkennen, wie verschiedene Websites ihren Inhalt strukturieren.
Der Scheduler
Sobald der Scraper neue Artikel findet, behält der Scheduler den Überblick darüber, was gesammelt wurde und was noch verarbeitet werden muss. Er ist wie ein Verkehrspolizist, der sicherstellt, dass alles reibungslos durch das System fliesst.
Der Downloader
Der Downloader holt die Inhalte aus dem Internet und gibt sie an den Extractor weiter. Er ist clever genug, um zu warten, bevor er Anfragen an dieselbe Website stellt, um Überlastungen zu vermeiden.
Der Extractor
Der Extractor nimmt das rohe HTML von Artikeln und zieht die nützlichen Teile heraus. Das ist ähnlich wie das Graben durch einen Hügel aus Ton, um die verborgenen Schätze darin zu finden.
Die NLP-Pipeline
Nachdem die Artikel gesammelt sind, gehen sie zur NLP-Pipeline zur Analyse. Dieser Abschnitt verarbeitet die Artikel einzeln und wendet verschiedene Modelle an, um wertvolle Merkmale zu extrahieren. Jedes Modul in der Pipeline hat einen bestimmten Job, um sicherzustellen, dass jeder Aspekt des Artikels die bestmögliche Behandlung erhält.
Die benutzerfreundliche Web-App
TakeLab Retriever ist nicht nur für technikaffine Nutzer. Es kommt mit einer Webanwendung, die jeder nutzen kann. Die Benutzeroberfläche übersetzt Nutzeranfragen in Aktionen, die auf der Datenbank ausgeführt werden, was zu schnellen Suchen und klaren Ergebnissen führt.
Das Team hat die Web-App benutzerfreundlich gestaltet, damit die Forscher sich auf ihre Arbeit konzentrieren können, anstatt sich mit komplizierten technischen Problemen festzulegen.
Was kommt als Nächstes für TakeLab Retriever?
Obwohl TakeLab Retriever bereits ziemlich beeindruckend ist, haben die Entwickler Pläne, es weiter zu verbessern. Sie wollen neue Funktionen hinzufügen, damit Nutzer Konten erstellen, Suchen speichern und sogar ihre Ergebnisse miteinander teilen können. Ausserdem wollen sie neue Analysetools einführen, wie solche, die die Stimmung in Artikeln messen oder wichtige Phrasen extrahieren können.
Fazit
In der schnelllebigen Welt der Nachrichten ist TakeLab Retriever ein verlässlicher Partner für Forscher, die tief in kroatische Nachrichtenartikel eintauchen wollen. Mit seinen fortschrittlichen Funktionen, dem benutzerfreundlichen Design und den laufenden Updates hilft es den Nutzern, sich leicht im oft chaotischen Meer von Informationen zurechtzufinden. TakeLab Retriever ist nicht nur eine Suchmaschine – es ist eine mächtige Ressource für jeden, der Einblicke in die Welt der kroatischen Medien gewinnen möchte.
Und mal ehrlich, in einer Welt, in der Nachrichten manchmal wie ein unordentliches Zimmer wirken können, ist es schön, einen schlauen Freund zu haben, der dir helfen kann, genau das zu finden, was du brauchst!
Titel: TakeLab Retriever: AI-Driven Search Engine for Articles from Croatian News Outlets
Zusammenfassung: TakeLab Retriever is an AI-driven search engine designed to discover, collect, and semantically analyze news articles from Croatian news outlets. It offers a unique perspective on the history and current landscape of Croatian online news media, making it an essential tool for researchers seeking to uncover trends, patterns, and correlations that general-purpose search engines cannot provide. TakeLab retriever utilizes cutting-edge natural language processing (NLP) methods, enabling users to sift through articles using named entities, phrases, and topics through the web application. This technical report is divided into two parts: the first explains how TakeLab Retriever is utilized, while the second provides a detailed account of its design. In the second part, we also address the software engineering challenges involved and propose solutions for developing a microservice-based semantic search engine capable of handling over ten million news articles published over the past two decades.
Autoren: David Dukić, Marin Petričević, Sven Ćurković, Jan Šnajder
Letzte Aktualisierung: Nov 29, 2024
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.19718
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.19718
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.
Referenz Links
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://retriever.takelab.fer.hr
- https://orangedatamining.com
- https://communalytic.com
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- https://ground.news/landingV5/moon
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- https://ailab.ijs.si/tools/newsfeed/
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- https://www.novilist.hr
- https://www.telegram.hr
- https://www.h-alter.org
- https://www.bug.hr
- https://www.priznajem.hr
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- https://www.geopolitika.news
- https://www.teleskop.hr
- https://www.tris.com.hr
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- https://github.com/influxdata/influxdb
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- https://spacy.io/models/hr
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- https://huggingface.co/classla/bcms-bertic-ner
- https://github.com/explosion/tokenizations
- https://www.wikidata.org/wiki
- https://www.wikidata.org/wiki/Q9036
- https://github.com/tomtung/omikuji
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- https://tailwindcss.com/