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Als Wrapper bezeichnet man im Informatik-Teilbereich der Informationsextraktion eine Gruppe von speziellen Prozeduren zur automatischen Extrahierung von (semi-)strukturierten Daten aus einer bestimmten Datenquelle (Text). Dabei werden je nach Art der zu extrahierenden Datensätze unterschiedliche Wrapper benötigt. Im Zusammenhang mit Feature Subset Selection existieren zudem unterschiedliche Ansätze zur Auswahl einer optimalen Menge von Feature Subsets aus den Datensätzen.

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* Hintergründe

• Geschichtliche Entwicklung
• heutige praktische Anwendungen
• rechtliche Aspekte

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Ein LR-Wrapper besteht aus abgrenzenden Paaren

foreach

finde das nächste

finde das nächste

extrahiere den Text dazwischen und speichere ihn als -ten Wert des Tupels

Einschränkungen:

• Jedes muss ein "echtes" Suffix des Textes vor jeder Instanz des Zielobjekts sein. Echt heißt, es muss vor jeder Instanz stehen und darf nirgendwo anders vorkommen. Ansonsten werden falsche Tupel extrahiert.
• Jedes muss ein Präfix des Textes nach jeder Instanz des Zielobjekts sein. Ansonsten wird die Extraktion vorzeitig abgebrochen.

Quelle:^[1]

HLRT-Wrapper (Head-Left-Right-Tail-Wrappers)

Lerne einen eigenen Begrenzer für den Kopf und das Ende eines Dokumentes. Vor dem Head und nach dem Tail werden alle Vorkommnisse von ignoriert.

OCLR- und HOCLRT-Wrapper

Lerne für jedes Tupel ein eigenes Begrenzungspaar.

N-LR- und N-HLRT-Wrapper

Erlaube mehrwertige und optionale Attribute

Quelle:^[1]

Folgende einfache Möglichkeiten der Auswahl bestehen:

Forward selection

Starte mit einer leeren Menge von Features und füge immer das Feature hinzu, das die Accuracy am meisten erhöht, bis die Accuracy nicht mehr deutlich zunimmt.

Backward elimination

Starte mit allen Features und versuche ungeeignete zu entfernen.

Simple heuristic search

Füge ein Feature nach dem anderen hinzu, bis die Accuracy nicht mehr deutlich zunimmt.

• Keine Permutationen von Attributen möglich
• Die Begrenzungspaare sind evtl. nicht ausreichend zur Identifizierung von Texten

Um diese Probleme zu lösen, müssen andere Algorithmen zur Informationsextraktion verwendet werden, etwa ein nicht-deterministischer, adaptiver Mealy-Automat (z. B. SoftMealy^[2]), der diese Einschränkungen nicht besitzt.

1. ↑ ^{a b} Nicholas Kushmerick: Wrapper Induction: Efficiency and Expressiveness. In: Artificial Intelligence. Band 118, 2000, S. 15–68.
2. ↑ C.-N. Hsu, M.-T. Dung: Wrapping semistructured web pages with finite-state transducers. In: Proc. Conference on Automatic Learning and Discovery (CONALD-98). 1998.

• B. Chidlovskii, U. Borghoff, P. Chevalier: Towards sophisticated wrapping of web-based information repositories. In: Proceedings of the Conference on Computer-Assisted Information Retrieval. 1997, S. 123–155.
• M. Roth, P. Schwartz: Don’t scrap it, wrap it! In: Proceedings of the 22nd VLDB Conference. 1997, S. 266–275