Web scraping propulsé par l'IA

Extracteur d'articles pour textes, auteurs et dates

Collectez les titres, noms d'auteurs, dates, résumés, corps de texte, liens et médias depuis des pages d'articles publiques. Gardez toutes les informations de chaque article regroupées sur une ligne claire, même lorsque les sites d'actualités utilisent des mises en page différentes.

Besoin de plus de moyens pour extraire à grande échelle ?

Un petit terrain d'essai : essayez par vous-même.

Collectez des données d'articles malgré l'évolution des mises en page

Lisez les champs selon leur signification, planifiez des exécutions récurrentes et utilisez le même workflow sur des sites publics.

Adaptez-vous lorsque la mise en page des articles change

Thunderbit lit, selon leur sens, les titres visibles, signatures, dates, résumés et textes d'articles. Le workflow dépend moins des positions fixes sur la page lorsqu'un site d'actualités modifie sa mise en page.

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Planifiez l'extraction d'articles

Définissez une exécution récurrente pour une page d'actualités, de blog ou de rubrique publique que vous consultez régulièrement. Thunderbit peut collecter les derniers articles visibles et envoyer de nouvelles lignes vers le fichier ou l'application de votre choix.

article-scheduled (1).png

Utilisez un seul workflow sur n'importe quel site public

Utilisez le même workflow sur n'importe quel site public contenant des articles. Nommez les champs dont vous avez besoin, puis laissez Thunderbit placer chaque page dans les mêmes colonnes.

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Un seul workflow d'articles pour différentes mises en page

Les sélecteurs fixes suivent les positions. L'IA de Thunderbit recherche les champs d'article que vous avez nommés.

Une carte de sélecteurs pour chaque éditeur

Chaque design de page demande une maintenance séparée
Les titres reposent sur des positions fixes dans la page
Les signatures et les dates suivent des règles différentes
Les changements de page peuvent interrompre l'extraction
Les exportations nécessitent un alignement manuel
Extraction en un clic

Des champs d'article organisés par Thunderbit

L'enregistrement demandé reste cohérent
L'IA reconnaît les champs par leur signification
Le langage courant permet d'ajuster les colonnes
Les exécutions récurrentes revisitent les sources publiques
Les valeurs manquantes restent vides

Quelles données pouvez-vous extraire d'un article ?

Choisissez parmi 30 champs visibles liés au contenu, à l'auteur, à l'éditeur, à la date, aux liens, aux sujets, aux médias et aux métadonnées de page.

  • Titre
  • Titre alternatif
  • Corps de l'article
  • Résumé de l'article
  • Nom de l'auteur
  • URL de l'auteur
  • Organisation de l'auteur
  • Nom de l'éditeur
  • URL de l'éditeur
  • Date de publication
  • Date de modification
  • Section de l'article
  • Mots-clés
  • Nombre de mots
  • Langue
  • URL canonique
  • URL de l'entité principale
  • URL de l'image
  • Légende de l'image
  • Crédit de l'image
  • URL de la vidéo
  • URL de l'audio
  • Ligne de datation
  • Sujets associés
  • Mentions
  • Liens de citation
  • URL de la licence
  • Liens vers des articles associés
  • Titre de la page
  • Méta description

Hear editors and research teams discuss article data

In these user videos, editors and researchers gather article text, bylines, dates, and source links for review.

Questions sur l'extraction d'articles publics

Les sites d'actualités utilisent des mises en page et des détails de page différents, donc les champs obtenus dépendent de la page d'article que vous capturez.

Continue from articles to the pages around them

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