def test_text_of_music_visualizer_progress(self):
expected = u"""Actually something pretty cool happened today.. I wanted to control the sketch params with a GUI, so I quickly coded one with controlP5 that was sending OSC messages to the rendering sketch..
I soon found that controlling with the mouse was messing with the whole live feeling of the thing so I got an OSC-enabled app (no ads here on my iPhone, and as I’m talking, I can control half of the sketch params just pushing buttons and sliders on my iPhone..
Sometimes life is cool
So I’m slowly working my way to the music visualizer I had in mind (but the path is steep)..
"""
text = extract(uri = uri_en['music_visualizer_progress']).text
assert text is not False
assert calculate_similarity(text, expected) > self.threshold
def test_text_of_post_10869(self):
expected = u"""写真家で米Gizmodoの読者でもあるジョン・イークルンド（John Eklund）さんが、この桁外れに美しいタイムラプス動画を送ってきてくれました。撮影地は太平洋岸北西部です。
タイムラプス動画って正直見飽きた感がありますが、これは次元の違う美しさで感動を覚えます。メールには「2011年1月から2012年8月にかけて、おおよそ26万枚の写真を撮影して作成しました。使ったのはカメラはCanon 5D Mark IIとMark IIIでレンズは色々です。」と書いてありました。
ちなみに使ったハードドライブの容量は6.3テラバイトだそうですよ。
Jesus Diaz（原文／mio）
"""
text = extract(uri = uri_ja['post_10869']).text
assert text is not False
assert calculate_similarity(text, expected) > self.threshold
def test_text_of_abstrakt_abstrakt_jorinde_voigt(self):
expected = u"""Jorinde Voigt: Territorium (4), VI/aus: Position 1-x; Nord-Süd-Achse; Zentren A-Z; Position-Zentrum/Identisch; Territorium 1-x; Zentrum 1-x; N,S,W,O; Drehrichtung der Himmelsrichtung im Verlauf; Konstruktion; Dekonstruktion; Countup-Countdown-Loop: 1-x Tage; Kontinentalgrenze
Rome, 2010
70×100cm, ink, pencil on paper, signed original
The drawings of Jorinde Voigt are means to project order onto her environment. She formalizes and orders aspects, objects and impressions to form complex graphs, applying both objective (scientific) methods and subjective decisions. The system designs thus bear a scientific character, but upon closer inspection they can neither be generalized nor be deciphered in terms of applicability. The drawings constitute ’subjective abstractions’ that can only be read as aesthetic products, as symbols for the time’s penchant for formalization, and as such elude any concrete application as patterns or logic.
This text is taken from the NODE10 catalogue, written by Eno Henze and Marius Watz and edited by Valérie-Françoise Vogt. Please read the introductory curator text for an overview of the exhibition topic.
"""
text = extract(uri = uri_en['abstrakt_abstrakt_jorinde_voigt']).text
assert text is not False
assert calculate_similarity(text, expected) > self.threshold
def test_title_of_nakatani_web_1(self):
expected = u"Webページの本文抽出"
title = extract(uri = uri_ja['nakatani_web_1']).title
assert title is not False
assert calculate_similarity(title, expected) > self.threshold
def test_title_of_post_10869(self):
expected = u"今まで見た中で1番美しいタイムラプス動画（動画）"
title = extract(uri = uri_ja['post_10869']).title
assert title is not False
assert calculate_similarity(title, expected) > self.threshold
def test_title_of_abstrakt_abstrakt_jorinde_voigt(self):
expected = u"» abstrakt Abstrakt: Jorinde Voigt"
title = extract(uri = uri_en['abstrakt_abstrakt_jorinde_voigt']).title
assert title is not False
assert calculate_similarity(title, expected) > self.threshold
def test_title_of_music_visualizer_progress(self):
expected = u"Music visualizer progress"
title = extract(uri = uri_en['music_visualizer_progress']).title
assert title is not False
assert calculate_similarity(title, expected) > self.threshold
def test_text_of_nakatani_web_1(self):
expected = u"""Webページの自動カテゴライズ の続き。
前回書いたとおり、パストラックで行っている Web ページのカテゴライズでは、Web ページの本文抽出がひとつの鍵になっています。今回はその本文抽出モジュールを公開しつつ、使っている技法をざっくり解説などしてみます。
本文抽出モジュール ExtractContent ダウンロード
(右クリックして「名前をつけて保存」してください)
本モジュールの利用は至極簡単。require して analyse メソッドに解析したい html を与えるだけ。文字コードは UTF-8 です。
【追記】大事なこと書き忘れ。本モジュールは Ruby1.8.5 で動作確認していますが、特別なことはしていないので、1.8.x なら動くと思います。
$KCODE="u" # 文字コードは utf-8
require 'extractcontent.rb'
# オプション値の指定
opt = {:waste_expressions => /お問い合わせ|会社概要/}
ExtractContent::set_default(opt)
html = '' # 解析対象 html
body, title = ExtractContent::analyse(html) # 本文抽出
本文抽出時に使用するパラメータをオプション値として指定するようになっています。パラメータ値の簡単な説明はソース内に記述しています(すいません、ドキュメントが無くて)。
これらは微妙な増減で結果が大きく変わるので、waste_expressions や decay_factor, continuous_factor あたりを中心に対象とする html や処理に応じてあれこれ調節してみてください。
余談ですが、これまで大なり小なり色々なプログラムを作ってきてますが、実はライブラリの状態で公開するのはこれが初めて。正直、勝手がよくわかってません(苦笑)。
本モジュールのライセンスはひとまず BSD ライセンスとしますが、そんなわけで不都合のない範囲であれこれ変更させていただくようなこともあるかもしれません。あしからずご了承ください。
さて。
パストラックの本文抽出は大きく以下の方針で開発しています。
- 本文を抽出する、というより「本文以外を除外する」
- カテゴライズ精度の向上に寄与する方向でのチューニング。
- 実用本位。極力一般化するが、無理な範囲はプラグインでサイト別に各種ルールを記述。
プラグインでサイト別に記述する、なんてのは誰でも出来る話なので、以下で解説するのは一般的な html に対する本文抽出ロジックに関する工夫のあれこれです(公開したモジュールもちょうどその範囲)。
まず、手を付けるに当たって参考にさせていただいたのが下記記事です。ありがとうございます。
ブログの記事本文を抽出するスクリプトをつくってみた - zuzara
http://blog.zuzara.com/2006/06/06/84/
ブログの本文抽出にチャレンジ - Ceekz Logs
http://private.ceek.jp/archives/002039.html
正確にはこれらの記事を参考に奥さんが作った本文抽出モジュール(Perl版) が社内に転がっていたので、そちらを参考にさせてもらったんですが(笑)。サイボウズ・ラボはそんなところです。はい。
そんなこんなで今回のモジュールで採った方式は下記の通り。
- div, td で囲まれた範囲をテキストブロックとして取り出す
- 句読点の数をそのテキストブロックのベースのスコアとする
- リンクタグ以外のテキスト長の割合をスコアに反映
- 前半のブロックほどスコアが高くなるように傾斜（ここまでが参考にさせていただいた部分)
- 特にリンクリストを判定し、除外する方向でスコアに反映
- アフィリエイトリンク、フォーム、フッタ等に特有のキーワードが含まれていれば、除外する方向でスコアに反映
- スコアの高い連続ブロックをクラスタ化し、クラスタ間でさらにスコアの比較を行う
- (裏技) Google AdSense Section Target を考慮
Web ページにはメニューとかヘッダーとかフッターとかプロフィールとか連絡先とかコメント欄とかトラックバックとか広告とか、とにかく本文以外の「ゴミ」がわんさかついているので、本文を抽出するというより「いかにゴミを取り除くか」に注力しています。
そういった「ゴミ」にはリンクが整列している場合が多いので、リンクリストを判定する方法を３通りほど用意して極力除外。
また広告はアフィリエイトの有無、コメントや検索はフォームの有無、フッターは特徴的な語句が含まれているかで判定できる可能性がある程度あるので、それらも判定。
語句を指定してしまうと当然ながら言語に依存してしまいますが、今回の目的はカテゴライズであり、そのフィルタは日本語に特化して学習しているので、パストラックのカテゴライズでは割り切って日本語の語句をびしばし指定して利用しています。
上にも書きましたように、コメントやトラックバックについても極力除外する方向で開発・チューニングしています。
これらを本文に含めるか含めないかは意見の分かれるところでしょうが、今回の目的はカテゴライズなので、それらはノイズだと判断しました(実際、コメント/トラックバックを含めてしまうと分類精度が落ちてしまうことがわかっています)。
逆に、全文検索のための本文抽出であればコメントやトラックバックも含めたいということも考えられますから、そこは本文抽出のロジックやチューニングに対してケースバイケースが求められる部分になるんじゃないかと思います。
また、評価の高いテキストブロックが連続している場合、それらをひとかたまりにして扱うようにしています。
本文に該当する部分が div や td で区切られてしまっていても(実際、写真の挿入や段組などのために区切られてしまうことが多々ある)、基本的にはそれらは連続していることを反映する形です。
これにより、本文の左右にある比較的文章量の多いテキストブロック(例えばアブストラクト付きの関連ページリンクなど)などを除外しています。
Ceekz さんの書かれていた、
- 直前のエントリと diff を取る
- RSS の description と比較する
あたりのアイデアにも興味はあったんですが、前者はコストが高く、後者は対象として非ブログの方が多いことが想定されたため費用対効果が低く、とりあえずスルー。
で、ここまででもカテゴライズを対象とした場合には実用レベルの本文抽出にたどり着けているのですが。
実は結構強力な裏技がありまして。
Google AdSense が表示する広告は、内容との関連性を高いほど広告効果も高まることが期待されるわけですが、それを支援するために セクションターゲット という仕組みがあります。
これはページ内で「強調したいテキスト」を <!-- google_ad_section_start --> ～ <!-- google_ad_section_end --> などで囲うことで、Google AdSense が表示する広告と照合する際に考慮する、というもの。
それってなんて本文？ なわけで、セクションターゲットに対応しているサイトであれば 100% に近い精度で本文が抜けます。
とりあえず目立つ範囲だけでも asahi.com, livedoor, hatena, gigazine, nikkeibp, mycom, nikkansports, sponichi, fc2.com, atwiki などなどなどなど、かなり多くのサイトが対応しており、今後も増えていくことが予想され(この本文抽出モジュールを作り始めたときはセクションターゲット使ってなかったはずなのに、現在は使っているというサイトがいくつか)、裏技といいつつ本文抽出やるなら見逃せない。
本当に、お金の力は偉大やのう。
ちゃんと母集団を決めて統計をとったりまではしていないのであくまで感覚的な数字ですが、オプション値をチューニングして使えば、ニュース系のサイトの記事ページなら 95%～99% 程度は期待したとおりの本文が抽出できています。
ブログはやはり千差万別なため少し厳しいのですが、それでも 90% は超えているかと。
一方で、一覧系のページ(特にポータルトップ)はもともと本文と言える部分がないに等しく、それを「本文無し」と判定してくれれば御の字なのですが、やはりどうしてもゴミっぽいところを誤って抽出してしまうことはある程度発生してしまっています。そのあたりはまだ課題ですね～。
"""
text = extract(uri = uri_ja['nakatani_web_1']).text
assert text is not False
assert calculate_similarity(text, expected) > self.threshold
