Web Page Classification using LLMs for Crawling Support
作者: Yuichi Sasazawa, Yasuhiro Sogawa
分类: cs.IR, cs.CL
发布日期: 2025-05-11
备注: 8 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出一种基于LLM的网页分类方法，用于提升网络爬虫的新页面抓取效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 网络爬虫 大型语言模型 网页分类 索引页 内容页 信息检索 新页面发现
📋 核心要点
- 现有网络爬虫依赖网站特征（如站点地图和更新频率）来发现新页面，但这些方法在不同网站上的通用性不足。
- 该论文提出利用大型语言模型（LLM）对网页进行分类，区分“索引页”和“内容页”，并将索引页作为爬取新页面的起点。
- 实验结果表明，基于LLM的网页分类方法在页面类型分类性能和新页面覆盖率方面均优于基线方法。
📝 摘要（中文）
网络爬虫旨在收集网页，而高效抓取新页面需要合适的算法。网站特征，如XML站点地图和历史页面更新频率，为访问新页面提供了重要线索，但它们在各种条件下的通用应用具有挑战性。本研究提出了一种方法，通过使用大型语言模型（LLM）将网页分类为“索引页”和“内容页”两种类型，并利用分类结果选择索引页作为访问新页面的起点，从而高效地收集新页面。我们构建了一个自动标注网页类型的数据集，并从页面类型分类性能和新页面覆盖率两个角度评估了我们的方法。实验结果表明，基于LLM的方法在两个评估指标上均优于基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：网络爬虫需要高效地发现和抓取互联网上的新页面。现有的方法依赖于网站提供的结构化信息（如XML站点地图）或历史更新频率，但这些信息并非所有网站都提供，且更新频率并不能准确反映页面内容的新颖性。因此，如何更有效地识别和抓取新页面是一个挑战。
核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）理解网页的内容和结构，从而将网页分为“索引页”和“内容页”。索引页通常包含指向其他页面的链接，是发现新页面的良好起点。通过优先爬取索引页，可以更有效地发现新内容。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据集构建：自动标注网页类型（索引页或内容页）的数据集。2) 模型训练：使用标注的数据集训练LLM，使其能够准确地对网页进行分类。3) 爬取策略：将LLM的分类结果应用于爬虫，优先爬取被分类为索引页的网页。4) 评估：从页面类型分类性能和新页面覆盖率两个方面评估该方法的有效性。
关键创新：该方法的关键创新在于利用LLM的语义理解能力来辅助网络爬虫。与传统的基于规则或统计的方法相比，LLM能够更好地理解网页的内容和结构，从而更准确地识别索引页。此外，自动标注数据集的方法降低了人工标注的成本。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) LLM的选择：选择合适的LLM，例如BERT、RoBERTa等，并进行微调以适应网页分类任务。2) 输入表示：如何将网页内容转换为LLM可以处理的输入格式，例如使用HTML标签、文本内容等。3) 分类阈值：设置合适的分类阈值，以平衡索引页的召回率和精度。4) 损失函数：使用交叉熵损失函数等进行模型训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于LLM的网页分类方法在页面类型分类性能和新页面覆盖率方面均优于基线方法。具体来说，该方法在页面类型分类的准确率和召回率上均有显著提升，并且能够更快地发现和抓取新的网页，从而提高了网络爬虫的效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高效网络爬取的场景，例如搜索引擎、新闻聚合器、舆情监控系统等。通过更有效地发现和抓取新页面，可以提升信息获取的效率和覆盖范围，为用户提供更及时、更全面的信息服务。未来，该方法还可以扩展到其他类型的网页分类任务，例如垃圾网页识别、主题分类等。
📄 摘要（原文）
A web crawler is a system designed to collect web pages, and efficient crawling of new pages requires appropriate algorithms. While website features such as XML sitemaps and the frequency of past page updates provide important clues for accessing new pages, their universal application across diverse conditions is challenging. In this study, we propose a method to efficiently collect new pages by classifying web pages into two types, "Index Pages" and "Content Pages," using a large language model (LLM), and leveraging the classification results to select index pages as starting points for accessing new pages. We construct a dataset with automatically annotated web page types and evaluate our approach from two perspectives: the page type classification performance and coverage of new pages. Experimental results demonstrate that the LLM-based method outperformed baseline methods in both evaluation metrics.