Eine neue Methode für Webautomatisierung

Webautomatisierung ist eine Methode, um webbasierte Aufgaben automatisch auszuführen. Dabei wird Software verwendet, um Aktionen durchzuführen, die normalerweise eine Eingabe von Personen erfordern würden. Zum Beispiel, wenn jemand regelmässig Daten von bestimmten Webseiten sammelt, kann Automatisierung viel Zeit und Mühe sparen, indem dieser Job automatisch erledigt wird.

#Herausforderungen bei traditionellen Methoden

Traditionell basierten Webautomatisierungstechniken auf speziellen Tools, die als Wrapper bezeichnet werden. Diese Wrapper sind darauf ausgelegt, mit einer bestimmten Anzahl von Webseiten zu arbeiten. Allerdings gibt es bei diesem Ansatz Probleme. Wenn eine neue Webseite auftaucht oder eine alte sich ändert, haben diese Wrapper oft Schwierigkeiten. Ihre Abhängigkeit von festen Regeln macht es ihnen schwer, sich an neue Bedingungen anzupassen.

#Einschränkungen von generativen Agenten

Kürzlich gab es einen Push in Richtung Nutzung von generativen Agenten, die von grossen Sprachmodellen (LLMs) unterstützt werden, für die Webautomatisierung. Diese Modelle können komplexere Interaktionen mit Webinhalten bewältigen. Allerdings haben sie immer noch Probleme, wenn sie in offenen Situationen eingesetzt werden. Sie schneiden oft nicht gut ab und haben nicht die Fähigkeit, sich anzupassen, wenn sie auf verschiedene Arten von Webinhalten stossen.

#Ein neuer Ansatz für Web Crawling

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir eine neue Aufgabe vor: die Generierung von Webcrawlern, die auf bestimmte Arten von Webseiten zugeschnitten sind. Diese neue Methode kombiniert die Fähigkeiten von LLMs mit Webcrawlern, um besser mit verschiedenen und sich ändernden Online-Umgebungen umzugehen.

#Überblick über unser Framework

Unser vorgeschlagenes Framework funktioniert in zwei Phasen. Zuerst nutzt es die Struktur von HTML, dem Code, der Webseiten zugrunde liegt, um ein besseres Verständnis für die Seiten zu bekommen. Dies geschieht durch Operationen, die sich darauf konzentrieren, die benötigten Informationen zu verfeinern. Wenn der erste Versuch, Daten zu sammeln, fehlschlägt, erlaubt die Methode Anpassungen. Das bedeutet, dass das System aus Fehlern lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern kann.

#Die Bedeutung der HTML-Struktur

HTML hat eine einzigartige Struktur, die als DOM (Document Object Model) Baum bezeichnet wird, die den Inhalt von Webseiten organisiert. Jedes Element auf der Seite ist ein Teil dieses Baums, was es wichtig für die Automatisierung und die Generierung von Crawlern macht. Durch die Nutzung dieser Struktur identifiziert unser Framework effizient, wo die benötigten Informationen auf einer Seite zu finden sind.

#Gestaltung einer Crawler-Generierungsaufgabe

Wir definieren unsere Aufgabe als automatische Generierung einer Reihe von Regeln oder Aktionen. Das bedeutet, dass wir spezifische Informationen aus verschiedenen Webseiten extrahieren können, ohne manuelle Eingaben. Um dies zu tun, benötigt das System eine Reihe von Beispielseiten, die sich auf ähnliche Themen oder Inhalte konzentrieren.

#Datensatzsammlung

Für unsere Experimente haben wir Datensätze von Webseiten gesammelt. Diese Datensätze stammen aus verschiedenen Quellen und enthalten mehrere Webseiten, die ähnliche Themen behandeln. Sie haben uns geholfen, die Fähigkeit unseres Frameworks zu testen, die notwendigen Regeln zur Datenerfassung zu Generieren.

#Bewertung unseres Frameworks

Bei der Prüfung unseres Frameworks schauen wir uns an, wie gut es Informationen korrekt und effizient extrahiert. Traditionelle Bewertungsmethoden in Informationsextraktionsaufgaben konzentrieren sich oft nur auf individuelle Webseiten. Unsere Methode zielt darauf ab zu bewerten, wie gut Aktionssequenzen auf verschiedenen Webseiten aus der gleichen Quelle funktionieren können.

#Erfolgsmetriken

Um unser Framework zu bewerten, schauen wir auf mehrere Metriken:

1. Richtigkeit: Das misst, wie genau das System die richtigen Informationen extrahiert.
2. Präzision: Das gibt an, wie viele der abgerufenen Elemente relevant sind.
3. Rückruf: Das misst, wie viele relevante Elemente erfolgreich abgerufen wurden.
4. F1-Score: Das kombiniert Präzision und Rückruf in einem einzigen Score für bessere Vergleichbarkeit.

#Betriebsprozess unseres Frameworks

Unser Framework operiert in zwei Hauptphasen.

#Phase Eins: Fortschreitende Generierung

In dieser ersten Phase konzentriert es sich auf die HTML-Struktur. Das Framework beginnt von oben im DOM-Baum und arbeitet sich nach unten, um die Zielinformationen zu finden. Wenn es auf ein Hindernis stösst, kann es zurück nach oben im Baum gehen, um zu überprüfen, wo es als nächstes suchen soll.

#Phase Zwei: Synthese

In der zweiten Phase kombiniert das Framework Erkenntnisse von mehreren Seiten. Dieser Syntheseschritt hilft dabei, ein robusteres Regelset zu erstellen, das mit leichten Variationen in der Datenpräsentation auf verschiedenen Seiten umgehen kann.

#Erfahrungen aus Experimenten

Wir haben gründliche Experimente mit verschiedenen grossen Sprachmodellen durchgeführt, um die Effektivität unseres Frameworks zu testen. Jedes Modell wurde basierend auf seiner Leistung bei der Generierung der richtigen Aktionssequenzen bewertet.

#Vergleich mit traditionellen Methoden

Im Vergleich zu traditionellen Methoden hat unser Framework viele bestehende Ansätze bei der Generierung ausführbarer Aktionssequenzen übertroffen. Grössere Modelle zeigten deutlich bessere Leistungen, was die Bedeutung der Modellkapazität beim Arbeiten mit Webdaten zeigt.

#Verbleibende Herausforderungen

Trotz der Erfolge unseres Frameworks gibt es noch einige Herausforderungen.

1. Variabilität von Webseiten: Verschiedene Webseiten können dieselben Informationen auf unterschiedliche Weise präsentieren, was es schwierig macht, eine Einheitslösung zu schaffen.
2. Mehrwertige Informationen: Einige Datenpunkte können an mehreren Stellen auf einer einzigen Seite vorhanden sein. Unser aktuelles Framework hat Schwierigkeiten, alle auf einmal zu erfassen.

#Zukünftige Richtungen

Die Richtung für zukünftige Forschungen umfasst die Verbesserung der Anpassungsfähigkeit des Frameworks an variierte Webstrukturen und die Verbesserung von LLMs, um HTML besser zu verstehen. Das wird die Effektivität der Webautomatisierung weiter erhöhen.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unsere vorgeschlagene Methode verbessert, wie Webcrawler für Informationsextraktionsaufgaben generiert werden. Obwohl es noch Herausforderungen und Verbesserungsbedarf gibt, zeigt das Framework einen vielversprechenden Schritt nach vorne bei der Automatisierung von Webinteraktionen.

Die Fähigkeit, automatisch zu lernen und sich an vielfältige Online-Umgebungen anzupassen, könnte die Effizienz und Genauigkeit bei der Webdatenerfassung erheblich steigern. Dieser Wandel könnte zu besseren Werkzeugen und Praktiken für die Webautomatisierung in der Zukunft führen, was eine breite Palette von Anwendungen und Branchen zugutekommt, die auf Webdaten angewiesen sind.