TakeLab Retriever : Un outil malin pour les news croates
Rassemble et analyse efficacement des articles de presse croates pour ta recherche.
David Dukić, Marin Petričević, Sven Ćurković, Jan Šnajder
― 8 min lire
Table des matières
- Pourquoi On En A Besoin ?
- Le Moteur de Recherche en Action
- Comment Ça Marche
- Trouver des Articles
- Garder Une Trace
- Traiter le Contenu
- Recherche Simplifiée
- La Magie des Données
- Un Coup d'Œil sur les Données
- Construire le Moteur de Recherche
- Le Scraper
- Le Planificateur
- Le Téléchargeur
- L'Extracteur
- Le Pipeline NLP
- L'Appli Web Conviviale
- Qu'est-Ce Qui Attend TakeLab Retriever ?
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
TakeLab Retriever, c'est comme un bibliothécaire super intelligent pour les articles de presse en Croatie. Il trouve, collecte et analyse les articles pour que les chercheurs n'aient pas à plonger dans des piles de papiers ou à faire défiler sans fin des sites web. Au lieu de compter sur des moteurs de recherche généraux qui peuvent rater du contenu important, cet outil offre aux chercheurs une vue claire des tendances et des histoires dans les nouvelles en ligne croates.
Pourquoi On En A Besoin ?
Les nouvelles sont produites rapidement et en énorme quantité chaque jour. Imagine essayer de lire chaque article... non merci ! Beaucoup de moteurs de recherche généraux, même s'ils sont utiles, ne montrent pas toujours tous les articles disponibles ou ne donnent pas les meilleurs résultats. Ils laissent souvent les utilisateurs perplexes sur ce qui manque et pourquoi ils voient certains articles plutôt que d'autres. C'est particulièrement difficile pour les chercheurs qui étudient des problèmes sociaux comme la politique ou les tendances médiatiques. Ils ont besoin des meilleures infos et ne peuvent pas se permettre de rater quoi que ce soit.
Les chercheurs comptent parfois sur des résultats de recherche généraux, qui peuvent donner un échantillon biaisé ou trop petit d'articles. Ça peut mener à des malentendus dans leurs études. En plus, quand on cherche des articles dans des langues moins populaires comme le croate, les résultats de recherche peuvent être encore moins précis. C'est là que TakeLab Retriever entre en jeu-il est conçu spécifiquement pour les nouvelles croates, offrant aux chercheurs un outil plus fiable.
Le Moteur de Recherche en Action
Des chercheurs, des politologues aux psychologues, peuvent utiliser TakeLab Retriever pour analyser des articles de presse. Il est accessible sans frais, et depuis son lancement en 2022, il a pas mal évolué. Actuellement, il a des infos de 33 médias, traitant plus de dix millions d'articles uniques !
Comment Ça Marche
Trouver des Articles
La première étape pour TakeLab Retriever est de trouver des articles. Ça se fait avec un outil spécial appelé scraper qui parcourt les sites web pour collecter des informations. Pense à ça comme un robot qui scanne internet pour des nouvelles, en gardant tout propre et organisé. Il commence par utiliser une liste d'adresses de sites, vérifie chaque page et suit les liens pour rassembler le maximum d'articles possible.
Garder Une Trace
Après avoir collecté les articles, le scraper sauvegarde des infos comme le titre, le contenu et la date de publication. Ces données sont conservées dans une base de données, un peu comme un énorme cabinet de classement, rendant facile de retrouver ce qui est nécessaire plus tard.
Traiter le Contenu
Ensuite, les articles passent par une série d'analyses intelligentes utilisant des techniques de Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP). C'est comme faire une mise en beauté des articles-prendre le contenu brut et le rendre plus facile à chercher et à comprendre.
Traitement de Base : C'est la première étape où on s'occupe de la structure de base des articles. Le système décompose les phrases et les mots, aidant à organiser l'information.
Reconnaissance d'Entités Nommées : Ce module identifie des noms et des lieux importants mentionnés dans les articles, comme mettre des étiquettes sur une carte.
Contrôles de Qualité : Tous les articles ne se valent pas. Certains sont juste des futilités-comme cette rubrique de potins que tu sautes. Le système a un moyen de déterminer quels articles afficher et lesquels cacher des utilisateurs qui cherchent du contenu sérieux.
Classification des Sujets : Cette étape attribue des sujets à chaque article en fonction de son contenu. C'est comme donner une étiquette à chaque article pour que les chercheurs puissent facilement trouver ce qu'ils cherchent.
Recherche Simplifiée
La fonction principale de TakeLab Retriever, c'est sa recherche. Les utilisateurs peuvent poser leurs questions et trouver des articles qui correspondent. Les recherches peuvent inclure des sujets ou des noms précis, et les utilisateurs peuvent même filtrer les articles de mauvaise qualité. Pas besoin de compétences techniques-juste tape ce que tu cherches et laisse le système faire le gros du travail.
Disons que tu veux trouver des articles sur Nikola Tesla. Tu peux taper ça, et l'outil trouvera tous les articles pertinents, les affichant de manière claire avec des graphiques et des données. Si tu veux voir les tendances au fil du temps, le système peut te montrer combien d'articles ont mentionné Tesla chaque année.
La Magie des Données
TakeLab Retriever ne se contente pas de trouver des articles ; il révèle aussi des motifs. Par exemple, les chercheurs peuvent voir si Tesla ou Albert Einstein est plus mentionné dans les nouvelles. Ce genre d'analyse peut aider à révéler l'intérêt public et le focus médiatique au fil du temps.
Un Coup d'Œil sur les Données
Les chercheurs peuvent demander des données dans différents formats, rendant facile d'analyser davantage ou de présenter leurs découvertes. C'est comme avoir un assistant personnel qui organise tout comme tu aimes.
Construire le Moteur de Recherche
Créer TakeLab Retriever n'a pas été facile. Les développeurs ont dû réfléchir à de nombreux défis, comme comment gérer les données, garder tout en ordre et s'assurer que toutes les parties du système peuvent grandir sans problèmes. Ils ont choisi une approche microservices, où différentes sections du système peuvent fonctionner séparément mais communiquer efficacement.
Le Scraper
Le scraper est une partie vitale de TakeLab Retriever. Il recherche à travers plusieurs médias, trouve des articles et les télécharge. Il fait ça tout en suivant des règles pour respecter les sites qu'il visite. Une partie clé du scraper est sa capacité à apprendre par des exemples, reconnaissant des motifs dans la manière dont différents sites structurent leur contenu.
Planificateur
LeUne fois que le scraper trouve de nouveaux articles, le planificateur garde une trace de ce qui a été collecté et de ce qu'il reste à traiter. C'est comme un agent de circulation qui s'assure que tout circule bien dans le système.
Le Téléchargeur
Le téléchargeur obtient le contenu d'internet et le passe à l'Extracteur. Il est suffisamment intelligent pour attendre avant de faire des demandes au même site, évitant ainsi les surcharges.
L'Extracteur
L'extracteur prend le HTML brut des articles et extrait les éléments utiles. C'est similaire à creuser dans un tas d'argile pour trouver les trésors cachés à l'intérieur.
Le Pipeline NLP
Après la collecte des articles, ils passent au pipeline NLP pour analyse. Cette section traite les articles un par un, appliquant divers modèles pour extraire des caractéristiques précieuses. Chaque module du pipeline a un job spécifique, s'assurant que chaque aspect de l'article soit bien traité.
L'Appli Web Conviviale
TakeLab Retriever n'est pas juste pour les utilisateurs tech. Il vient avec une application web que tout le monde peut utiliser. L'interface traduit les demandes des utilisateurs en actions sur la base de données, ce qui permet des recherches rapides et des résultats soignés.
L'équipe a conçu l'appli web pour être conviviale, s'assurant que les chercheurs puissent se concentrer sur leur travail plutôt que de se perdre dans des problèmes techniques compliqués.
Qu'est-Ce Qui Attend TakeLab Retriever ?
Bien que TakeLab Retriever soit déjà assez impressionnant, les développeurs ont des plans pour continuer à l'améliorer. Ils veulent ajouter de nouvelles fonctionnalités pour que les utilisateurs puissent créer des comptes, sauvegarder des recherches et même partager leurs découvertes. En plus, ils envisagent d'introduire de nouveaux outils d'analyse, comme ceux qui peuvent évaluer le sentiment dans les articles ou extraire des phrases clés.
Conclusion
Dans le monde rapide des nouvelles, TakeLab Retriever est un partenaire fiable pour les chercheurs qui cherchent à plonger dans les articles de presse croates. Avec ses fonctionnalités avancées, son design convivial et ses mises à jour constantes, il aide les utilisateurs à naviguer facilement dans la mer souvent chaotique d'informations. TakeLab Retriever n'est pas juste un moteur de recherche-c'est une ressource puissante pour quiconque cherche à obtenir des insights sur le monde des médias croates.
Et soyons honnêtes, dans un monde où les nouvelles peuvent parfois ressembler à une chambre en désordre, c'est chouette d'avoir un ami intelligent qui peut t'aider à trouver exactement ce dont tu as besoin !
Titre: TakeLab Retriever: AI-Driven Search Engine for Articles from Croatian News Outlets
Résumé: 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.
Auteurs: David Dukić, Marin Petričević, Sven Ćurković, Jan Šnajder
Dernière mise à jour: Nov 29, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.19718
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.19718
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.
Liens de référence
- 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
- https://cyber.harvard.edu/research/mediacloud
- https://ailab.ijs.si/tools/newsfeed/
- https://www.trustservista.com/trustservista-api/#news-analytics
- https://www.index.hr
- https://www.24sata.hr
- https://www.vecernji.hr
- https://www.jutarnji.hr
- https://www.net.hr
- https://www.tportal.hr
- https://www.dnevnik.hr
- https://www.slobodnadalmacija.hr
- https://www.glas-slavonije.hr
- https://www.narod.hr
- https://www.direktno.hr
- https://www.rtl.hr
- https://www.hrt.hr
- https://www.dnevno.hr
- https://n1info.hr/
- https://www.novilist.hr
- 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
- https://www.teleskop.hr
- https://www.tris.com.hr
- https://www.netokracija.com
- https://www.lupiga.com
- https://www.hop.com.hr
- https://www.tribun.hr
- https://www.crol.hr
- https://www.paraf.hr
- https://www.forum.tm
- https://www.liberal.hr
- https://www.dokumentarac.hr
- https://www.docker.com
- 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
- https://fasttext.cc
- 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/