同じページ、違う結果――まずは驚きの一例

ウェブページを機械学習の訓練データに使うとき、同じページでも抽出ツールによって中身が変わることがあります。Apple、Stanford、UWの観測はその事実を示しました。言い換えれば、同じ本を三つのスキャナーで読み取ると、ページの抜けや順序が微妙に違うようなものです。

問題の概要

HTML抽出ツールとは、ウェブのHTMLから本文だけを取り出すソフトです。ツールごとにアルゴリズムやレンダリングの扱い方が違います。結果として、同一ページから得られるテキストやメタ情報が変わる。これが訓練データの偏りにつながります。

背景と原因をやさしく整理

主な要因は三つあります。

  • 抽出ロジックの違い
    ツールごとに「本文」とみなすルールが異なります。広告や脚注の扱いがばらつくことがあります。

  • レンダリングとJavaScriptの差
    クライアント側で動的に生成される要素をどう処理するかで抜けが出ます。

  • 運用上の方針とバージョン管理
    どのバージョンのツールで収集したかが明記されないと、再現性が落ちます。

具体例はどう見るべきか

元の研究や報告には個別の差分例が示されています。ここではイメージで説明します。記事本文、注釈、日時、画像のaltテキストなどが一方のツールでは拾われ、もう一方では除外されることがあります。小さな違いが大量データでは大きな偏りに育ちます。

誰が困るのか

データ収集を設計する研究者やエンジニアが主な関係者です。モデル評価者や最終ユーザーにも影響があります。データの偏りはモデルの一般化性能や公平性の評価に影響するからです。

実務でできる現実的な対策

ここからはすぐ試せる実践的な手順です。

  • ツールとバージョンを明記する
    データセットにメタ情報として記録してください。再現性がぐっと上がります。

  • 生のHTMLスナップショットを保存する
    抽出結果だけでなく元のHTMLを残すと差分解析が容易です。

  • 複数ツールで抜き出して比較する
    比較サンプルを小規模に作り、差が出る箇所を把握しましょう。

  • ベンチマークと監査リストを作る
    重要なフィールド（本文、日時、著者など）ごとに検査項目を用意します。

  • ドキュメント化と公開可能な説明を用意する
    企業秘密と公開情報のバランスを取りつつ、利用者が理解できる説明を添えます。

透明性の促進と現実的な折り合い

業界で進む標準化の議論は重要です。ベンチマーク整備や手順公開が効果的ですが、運用コストや機密管理との両立が必要です。段階的に改善していくアプローチが現実的でしょう。

結びにかえて

抽出ツールの差は目に見えにくい問題ですが、放置するとモデルの性格に影響します。まずはツールの明記とスナップショット保存から始めてください。小さな手間が、長期的には信頼できるデータ基盤につながります。