TakeLab Retriever: Una herramienta inteligente para noticias croatas
Recoge y analiza eficientemente artículos de noticias croatas para investigar.
David Dukić, Marin Petričević, Sven Ćurković, Jan Šnajder
― 8 minilectura
Tabla de contenidos
- ¿Por qué lo necesitamos?
- El buscador en acción
- Cómo funciona
- Encontrando artículos
- Manteniendo el control
- Procesando el contenido
- Búsqueda fácil
- La magia de los datos
- Un vistazo a los datos
- Construyendo el buscador
- El scraper
- El programador
- El descargador
- El extractor
- La pipeline de NLP
- La aplicación web fácil de usar
- ¿Qué sigue para TakeLab Retriever?
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
TakeLab Retriever es como un bibliotecario súper inteligente para artículos de noticias de Croacia. Encuentra, recopila y analiza artículos para que los investigadores no tengan que navegar por montones de papeles o desplazarse sin fin por sitios web. En lugar de depender de buscadores generales que pueden perder contenido importante, esta herramienta le da a los investigadores una visión clara de las tendencias e historias en las noticias en línea croatas.
¿Por qué lo necesitamos?
Las noticias se producen rápido y en enormes cantidades todos los días. ¡Imagina intentar leer cada artículo! ¡No, gracias! Muchos buscadores generales, aunque útiles, no siempre muestran todos los artículos disponibles ni ofrecen los mejores resultados. A menudo dejan a los usuarios rascándose la cabeza sobre lo que falta y por qué ven ciertos artículos y no otros. Esto es especialmente difícil para los investigadores que estudian problemas sociales como la política o las tendencias mediáticas. Necesitan la mejor información y no pueden permitirse perderse nada.
A veces, los investigadores se basan en los resultados de búsqueda generales, que pueden dar muestras sesgadas o demasiado pequeñas de artículos. Esto puede llevar a malentendidos en sus estudios. Además, cuando buscan artículos en idiomas menos populares como el croata, los resultados de búsqueda pueden ser aún menos precisos. Aquí es donde entra TakeLab Retriever: está diseñado específicamente para noticias croatas, dando a los investigadores una herramienta más confiable.
El buscador en acción
Investigadores, desde científicos políticos hasta psicólogos, pueden usar TakeLab Retriever para analizar artículos de noticias. Está disponible para ellos sin costo, y desde que comenzó en 2022, ha crecido bastante. Hasta ahora, tiene información de 33 medios de comunicación, procesando más de diez millones de artículos únicos.
Cómo funciona
Encontrando artículos
El primer paso para TakeLab Retriever es encontrar artículos. Esto se hace con una herramienta especial llamada scraper que navega por sitios web para recopilar información. Piensa en ello como un robot que escanea internet en busca de noticias, asegurándose de mantener las cosas limpias y organizadas. Empieza utilizando una lista de direcciones de sitios web, revisando cada página y siguiendo enlaces para reunir la mayor cantidad de artículos posible.
Manteniendo el control
Después de recopilar artículos, el scraper guarda información como el título del artículo, contenido y fecha de publicación. Estos datos se guardan en una base de datos, que funciona como un enorme archivador, facilitando encontrar lo que se necesita más tarde.
Procesando el contenido
Luego, los artículos pasan por una serie de análisis inteligentes usando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Es como darle un cambio de imagen a los artículos, tomando el contenido bruto y haciéndolo más fácil de buscar y entender.
Procesamiento básico: Este es el primer paso donde se aborda la estructura básica de los artículos. El sistema descompone oraciones y palabras, ayudando a organizar la información.
Reconocimiento de entidades nombradas: Este módulo identifica nombres y lugares importantes mencionados en los artículos, como poner etiquetas en un mapa.
Controles de calidad: No todos los artículos son iguales. Algunos son solo paja, como esa columna de chismes que pasas por alto. El sistema tiene una forma de averiguar qué artículos mostrar y cuáles mantener ocultos de los usuarios que buscan contenido serio.
Clasificación de temas: Este paso asigna temas a cada artículo según su contenido. Es como darle a cada artículo su propia etiqueta para que los investigadores puedan encontrar lo que necesiten fácilmente.
Búsqueda fácil
La característica principal de TakeLab Retriever es su función de búsqueda. Los usuarios pueden ingresar sus preguntas y encontrar artículos que coincidan. Las búsquedas pueden incluir temas o nombres específicos, y los usuarios incluso pueden filtrar artículos de baja calidad. No se necesitan habilidades técnicas: solo escribe lo que buscas y deja que el sistema haga el trabajo duro.
Digamos que quieres encontrar artículos sobre Nikola Tesla. Puedes escribir eso, y la herramienta encontrará todos los artículos relevantes, mostrándolos de manera ordenada con gráficos y datos. Si quieres ver tendencias a lo largo del tiempo, el sistema puede mostrarte cuántos artículos mencionaron a Tesla cada año.
La magia de los datos
TakeLab Retriever no solo encuentra artículos; también revela patrones. Por ejemplo, los investigadores pueden ver si Tesla o Albert Einstein reciben más menciones en las noticias. Este tipo de análisis puede ayudar a revelar el interés público y el enfoque de los medios con el tiempo.
Un vistazo a los datos
Los investigadores pueden solicitar datos en diferentes formatos, lo que les facilita analizar más o presentar sus hallazgos. Es como tener un asistente personal que organiza todo justo como te gusta.
Construyendo el buscador
Crear TakeLab Retriever no fue fácil. Los desarrolladores tuvieron que pensar en muchos desafíos, como cómo gestionar los datos, mantener todo funcionando sin problemas y asegurarse de que todas las partes del sistema puedan crecer sin problemas. Optaron por un enfoque de microservicios, donde diferentes secciones del sistema pueden trabajar por separado pero aún comunicarse de manera efectiva.
El scraper
El scraper es una parte vital de TakeLab Retriever. Busca a través de múltiples medios de comunicación, encuentra artículos y los descarga. Hace esto mientras sigue reglas para respetar los sitios web que visita. Una parte clave del scraper es su capacidad para aprender de ejemplos, reconociendo patrones en cómo diferentes sitios web estructuran su contenido.
El programador
Una vez que el scraper encuentra nuevos artículos, el programador lleva un control de lo que se ha recopilado y de lo que aún necesita ser procesado. Es como un oficial de tráfico asegurándose de que todo fluya sin problemas a través del sistema.
El descargador
El descargador obtiene el contenido de internet y se lo pasa al Extractor. Es lo suficientemente inteligente como para esperar antes de hacer solicitudes al mismo sitio web, evitando sobrecargas.
El extractor
El extractor toma el HTML crudo de los artículos y extrae los bits útiles. Es similar a cavar a través de un montón de arcilla para encontrar los tesoros ocultos dentro.
La pipeline de NLP
Después de que se recopilan los artículos, van a la pipeline de NLP para su análisis. Esta sección procesa los artículos uno por uno, aplicando varios modelos para extraer características valiosas. Cada módulo en la pipeline tiene un trabajo específico, asegurándose de que cada aspecto del artículo reciba un tratamiento adecuado.
La aplicación web fácil de usar
TakeLab Retriever no es solo para usuarios expertos en tecnología. Viene con una aplicación web que cualquiera puede usar. La interfaz traduce las solicitudes de los usuarios en acciones realizadas en la base de datos, resultando en búsquedas rápidas y resultados ordenados.
El equipo diseñó la aplicación web para ser fácil de usar, asegurando que los investigadores puedan concentrarse en su trabajo en lugar de quedarse atrapados en problemas técnicos complicados.
¿Qué sigue para TakeLab Retriever?
Aunque TakeLab Retriever ya es bastante impresionante, los desarrolladores tienen planes para seguir mejorándolo. Quieren agregar nuevas funciones para que los usuarios puedan crear cuentas, guardar búsquedas e incluso compartir hallazgos entre sí. Además, están buscando introducir nuevas herramientas de análisis, como las que pueden medir el sentimiento en los artículos o extraer frases clave.
Conclusión
En el mundo acelerado de las noticias, TakeLab Retriever sirve como un socio confiable para investigadores que buscan profundizar en artículos de noticias croatas. Con sus características avanzadas, diseño fácil de usar y actualizaciones continuas, ayuda a los usuarios a navegar fácilmente por el a menudo caótico mar de información. TakeLab Retriever no es solo un motor de búsqueda: es un recurso poderoso para cualquiera que busque obtener información sobre el mundo de los medios croatas.
Y seamos honestos, en un mundo donde las noticias a veces pueden sentirse como una habitación desordenada, ¡es genial tener un amigo inteligente que puede ayudarte a encontrar exactamente lo que necesitas!
Título: TakeLab Retriever: AI-Driven Search Engine for Articles from Croatian News Outlets
Resumen: 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.
Autores: David Dukić, Marin Petričević, Sven Ćurković, Jan Šnajder
Última actualización: Nov 29, 2024
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.19718
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.19718
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://retriever.takelab.fer.hr
- https://orangedatamining.com
- https://communalytic.com
- https://www.retrievergroup.com/product-research
- https://ground.news/landingV5/moon
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- https://www.jutarnji.hr
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- https://www.narod.hr
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- https://www.telegram.hr
- https://www.h-alter.org
- https://www.bug.hr
- https://www.priznajem.hr
- https://www.plusportal.hr
- https://www.geopolitika.news
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- https://redis.io
- https://www.postgresql.org
- https://github.com/influxdata/influxdb
- https://github.com/influxdata/telegraf
- https://github.com/grafana/grafana
- https://github.com/scrapy/scrapy
- https://twisted.org
- https://docs.aiohttp.org/en/stable
- https://iptc.org
- 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
- https://vuejs.org
- https://tailwindcss.com/