AI Web Scraping là gì?

Bạn đã bao giờ cần trích xuất dữ liệu công khai, chẳng hạn như giá cả, đánh giá của khách hàng hoặc danh sách bất động sản, từ một trang web nhưng gặp khó khăn chưa? Ngày càng có nhiều người sử dụng AI Web Scraping: Kết hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) với các phương pháp scraping truyền thống để trích xuất dữ liệu từ khắp Web.

AI Web Scraping là gì?

AI Web Scraping là một phương pháp tiên tiến để trích xuất dữ liệu kết hợp sức mạnh của trí tuệ nhân tạo với các kỹ thuật web scraping truyền thống. AI Web Scraping giống như việc nâng cấp bộ não cho trình thu thập dữ liệu web thông thường: Cho phép nó tự suy nghĩ, học hỏi và thích nghi.

Vì AI Web Scraping có thể có rất nhiều dạng, nên một ứng dụng có thể trông hoàn toàn khác với ứng dụng khác. Hơn nữa, công nghệ AI vẫn đang phát triển với tốc độ chóng mặt, vì vậy những gì không thể thực hiện được hiện nay có thể thực hiện được chỉ trong vài tháng nữa.

AI Web Scraping có hợp pháp không?

Bài viết không cung cấp tư vấn pháp lý và luật liên quan đến web scraping có thể khác nhau rất lớn giữa các quốc gia và khu vực pháp lý, vì vậy hãy luôn tham khảo ý kiến ​​của chuyên gia pháp lý để được tư vấn cụ thể cho tình huống của bạn.

Web scraping, cho dù có được AI tăng cường hay không, nói chung là hợp pháp nếu bạn đang thu thập dữ liệu công khai có sẵn từ Internet. Từ khóa ở đây là "công khai". Nếu thông tin có thể truy cập miễn phí mà không yêu cầu thông tin đăng nhập hoặc bỏ qua các biện pháp bảo mật, thì thường là hợp pháp.

Để an toàn hơn, bạn nên luôn cân nhắc các điều khoản dịch vụ của trang web mà bạn muốn trích xuất. Nhiều trang web nêu rõ cấm trích xuất trong điều khoản dịch vụ của họ. Mặc dù vi phạm các điều khoản này không nhất thiết là bất hợp pháp, nhưng có khả năng dẫn đến các vụ kiện dân sự.

Ngoài ra, hãy cẩn thận không bao giờ gây quá tải cho dịch vụ web khi thực hiện scraping. Việc trích xuất dữ liệu quá mức làm quá tải máy chủ của trang web có thể được coi là một hình thức tấn công từ chối dịch vụ (DoS) và có hậu quả pháp lý.

AI Web Scraping khác với trích xuất dữ liệu thủ công như thế nào?

Trích xuất dữ liệu web truyền thống thường liên quan đến việc viết các script tùy chỉnh hoặc sử dụng các công cụ như Beautiful Soup, Scrapy hoặc Puppeteer để trích xuất dữ liệu từ các trang web. Các phương pháp này dựa trên những quy tắc và mẫu được xác định trước để định vị và trích xuất các thành phần cụ thể từ trang web.

Sau khi thu thập, dữ liệu thường cần được xử lý và phân tích bổ sung, có thể liên quan đến việc sử dụng phần mềm bảng tính hoặc các công cụ phân tích dữ liệu như thư viện Pandas của Python.

Khi các kỹ thuật trích xuất dữ liệu web truyền thống này được kết hợp với AI, chúng ta có AI Web Scraping. Sau đây là một số ví dụ về cách kết hợp này có thể trông như thế nào trong thực tế:

• Các mô hình Machine Learning có thể được sử dụng để điều hướng những trang web phức tạp và xử lý nội dung động và các trang được hiển thị bằng JavaScript một cách dễ dàng.
• Khả năng thị giác của AI giúp trình trích xuất dữ liệu có thể trích xuất dữ liệu từ nội dung trực quan, không chỉ văn bản.
• AI có thể phát hiện và thích ứng với những thay đổi trong cấu trúc trang web và giảm nhu cầu bảo trì liên tục các script trích xuất dữ liệu.
• Thông tin có liên quan có thể được trích xuất từ ​​văn bản dựa trên sự hiểu biết phức tạp về ngữ cảnh và ngữ nghĩa của văn bản đã trích xuất.
• Đánh giá sản phẩm hoặc bình luận trên mạng xã hội có thể được đưa vào AI để thực hiện phân tích tình cảm, đánh giá tông cảm xúc của dữ liệu văn bản.

Như bạn có thể thấy, AI có thể tham gia vào ở cả giai đoạn thu thập và phân tích dữ liệu của quy trình web scraping. Ở giai đoạn thu thập dữ liệu, AI nâng cao khả năng điều hướng các trang web, xác định dữ liệu có liên quan và thích ứng với những thay đổi theo thời gian thực của trình trích xuất dữ liệu. Ở giai đoạn phân tích dữ liệu, AI có thể xử lý và diễn giải dữ liệu đã thu thập theo những cách vượt ra ngoài việc trích xuất đơn giản.

Lợi ích chính của AI Scraping là gì?

Việc thu thập dữ liệu web bằng AI mang lại rất nhiều lợi ích. Hãy cùng xem xét kỹ hơn một số lợi ích quan trọng nhất.

Khả năng thích ứng với những thay đổi của trang web

Các trang web liên tục phát triển, điều này có thể phá vỡ những công cụ thu thập dữ liệu truyền thống. Các công cụ hỗ trợ AI có thể thích ứng với những thay đổi này ngay lập tức bằng cách nhận ra các mẫu mới và điều chỉnh những chiến lược thu thập dữ liệu của chúng cho phù hợp. Điều này có nghĩa là ít thời gian chết và bảo trì hơn cho các nỗ lực thu thập dữ liệu.

Phân tích dữ liệu dựa trên tầm nhìn

Các công cụ thu thập dữ liệu truyền thống chỉ giới hạn ở thông tin dạng văn bản, nhưng AI có thể trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ hình ảnh, biểu đồ và infographic. Điều này mở ra một chiều hướng dữ liệu hoàn toàn mới mà trước đây không thể truy cập được. Ví dụ, AI có thể phân tích ảnh sản phẩm để xác định các tính năng, màu sắc và kiểu dáng, điều này cực kỳ hữu ích cho các đối thủ cạnh tranh trong lĩnh vực thương mại điện tử theo dõi xu hướng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

AI có thể hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu văn bản đã thu thập. Như đã đề cập trước đó, các công ty có thể sử dụng phân tích tình cảm để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng từ những đánh giá thu thập được hoặc có thể tóm tắt khối lượng lớn văn bản, dịch nội dung từ thị trường nước ngoài, v.v...