資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：將候選框的坐標投影到最終的特征張量，并使用提取結果向量。最后，使用的線性模型將向量分類為預定義的類。
[論文簡讀] Deep Neural Networks for Web Page Information Extraction 基于深層神經網絡進行網頁信息提取 簡單介紹
本文主要介紹了一種基于神經網絡并結合視覺信息、文本信息的多網站通用包裝器（wrapper）
本文的幾個貢獻
o 提出了一種將數據從web渲染引擎編碼到深層神經網絡的方法，即文本的空間編碼方法
o 測試了該方法，并驗證了其在非通用網站上提取信息的可行性
o 公開了數據集（暫未公開，從代碼上看也是自己去找適合的網頁爬下來的）、源碼和最終模型
神經網絡框架采用了Caffe作為模型訓練框架
預處理從DOM樹中提取所有的節點以及其位置，以矩形框表示，使用其文本作為文本輸入, 葉節點作為候選輸入，然后使用卷積神經網絡來處理視覺信息和文本信息，得到一個預測概率P
空間文本編碼 網絡架構
o Screenshot 屏幕截圖 由三個卷積層處理(前兩層用來自BVLC?AlexNet的預先訓練的權重初始化)
o TextMap 的張量尺寸為128x160x160
o Candidates 候選列表
過程：視覺特征提取，然后與文本特征(中間)結合。?將候選框的坐標投影到最終的特征張量，并使用ROI?MaxPool-ing提取結果向量。?最后，使用softmax的線性模型將向量分類為預定義的類。
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