Recursos de interação com a Web orientados por aprendizagem profunda
O módulo Deep Web Explorer do WebThinker realiza mineração profunda de conteúdo simulando o comportamento humano de navegação. O sistema não apenas analisa páginas estáticas da Web, mas também executa operações interativas, como clicar em links, virar páginas e expandir e recolher conteúdo, e sua implementação técnica consiste em três camadas principais:
- Nível de tomada de decisão comportamentalO modelo QwQ-32B analisa a semântica dos elementos da página e calcula o peso do valor do clique de cada link
- Camada de controle de implementaçãoEventos DOM: aciona automaticamente eventos DOM, como cliques em botões, envio de formulários etc.
- camada de análise de conteúdoExtraia conteúdo carregado dinamicamente por meio do Crawl4AI, suporte a PDF/gráficos e outros processamentos de dados não textuais
Na prática, o sistema pode acessar continuamente mais de 10 níveis de páginas aninhadas. Os casos mostram que, ao acessar dados de citação de artigos do arXiv, o sistema pode pular automaticamente links de referência e extrair dados de pesquisa de correlação entre páginas, o que aumenta a eficiência em mais de três vezes em comparação com os rastreadores tradicionais.
Essa resposta foi extraída do artigoWebThinker: uma ferramenta de raciocínio inteligente que oferece suporte à pesquisa autônoma na Web e à elaboração de relatóriosO
