WebMainBench 是一个专门用于端到端评测网页正文抽取质量的基准测试工具。
- 多抽取器支持: 支持 LLM-WebKit、Jina AI 等多种抽取工具
- 全面的评测指标: 包含文本编辑距离、表格结构相似度(TEDS)、公式抽取质量等多维度指标
- 人工标注支持: 评测数据集100%人工标注
| 指标名称 | 计算方式 | 取值范围 | 说明 |
|---|---|---|---|
overall |
所有成功指标的平均值 | 0.0-1.0 | 综合质量评分，分数越高质量越好 |
text_edit |
1 - (编辑距离 / 最大文本长度) |
0.0-1.0 | 纯文本相似度，分数越高质量越好 |
code_edit |
1 - (编辑距离 / 最大代码长度) |
0.0-1.0 | 代码内容相似度，分数越高质量越好 |
table_TEDS |
1 - (树编辑距离 / 最大节点数) |
0.0-1.0 | 表格结构相似度，分数越高质量越好 |
table_edit |
1 - (编辑距离 / 最大表格长度) |
0.0-1.0 | 表格内容相似度，分数越高质量越好 |
formula_edit |
1 - (编辑距离 / 最大公式长度) |
0.0-1.0 | 公式内容相似度，分数越高质量越好 |
- data 模块: 评测集文件和结果的读写管理
- extractors 模块: 各种抽取工具的统一接口
- metrics 模块: 评测指标的计算实现
- evaluator 模块: 评测任务的执行和结果输出
# 基础安装
pip install webmainbench
# 安装所有可选依赖
pip install webmainbench[all]
# 开发环境安装
pip install webmainbench[dev]from webmainbench import DataLoader, Evaluator, ExtractorFactory
# 1. 加载评测数据集
dataset = DataLoader.load_jsonl("your_dataset.jsonl")
# 2. 创建抽取器
extractor = ExtractorFactory.create("llm-webkit")
# 3. 运行评测
evaluator = Evaluator()
result = evaluator.evaluate(dataset, extractor)
# 4. 查看结果
print(f"Overall Score: {result.overall_metrics['overall']:.4f}")评测数据集应包含以下字段：
{
"track_id": "0b7f2636-d35f-40bf-9b7f-94be4bcbb396",
"html": "<html><body><h1 cc-select=\"true\">这是标题</h1></body></html>", # 人工标注带cc-select="true" 属性
"url": "https://orderyourbooks.com/product-category/college-books-p-u/?products-per-page=all",
"main_html": "<h1 cc-select=\"true\">这是标题</h1>", # 从html中剪枝得到的正文html
"convert_main_content": "# 这是标题", # 从main_html+html2text转化来
"groundtruth_content": "# 这是标题", # 人工校准的markdown（部分提供）
"meta": {
"language": "en", # 网页的语言
"style": "artical", # 网页的文体
"DOM_WIDTH": 176,
"DOM_DEPTH": 27,
"text_linktext_ratio": 0.12252270850536746,
"table_text_ratio": 0,
"table_dom_depth": -1,
"text_distribution_dispersion": 0.2663,
"table": [], # [], ["layout"], ["data"], ["layout", "data"]
"equation": [], # [], ["inline"], ["interline"], ["inline", "interline"]
"code": [], # [], ["inline"], ["interline"], ["inline", "interline"]
"table_complexity_score": 0,
"dom_complexity_score": 0.8442,
"text_dispersion_score": 0.2663,
"content_diversity_score": 0,
"link_complexity_score": 0.1225,
"overall_complexity_score": 0.3083,
"level": "mid" # simple, mid, hard
}
}- LLM-WebKit: 基于大语言模型的智能抽取
- Jina AI: Reader API 服务
- 自定义抽取器: 通过继承
BaseExtractor实现
# 对比多个抽取器
extractors = ["llm-webkit", "jina-ai"]
results = evaluator.compare_extractors(dataset, extractors)
for name, result in results.items():
print(f"{name}: {result.overall_metrics['overall']:.4f}")python examples/multi_extractor_compare.py这个例子演示了如何：
- 加载测试数据集：使用包含代码、公式、表格、文本等多种内容类型的样本数据
- 创建多个抽取器：
llm-webkit：支持预处理HTML的智能抽取器magic-html：基于 magic-html 库的抽取器trafilatura：基于 trafilatura 库的抽取器resiliparse：基于 resiliparse 库的抽取器
- 批量评估对比：使用
evaluator.compare_extractors()同时评估所有抽取器 - 生成对比报告：自动保存多种格式的评估结果
评估完成后会在 results/ 目录下生成三个重要文件：
| 文件名 | 格式 | 内容描述 |
|---|---|---|
leaderboard.csv |
CSV | 排行榜文件：包含各抽取器的整体排名和分项指标对比，便于快速查看性能差异 |
evaluation_results.json |
JSON | 详细评估结果：包含每个抽取器的完整评估数据、指标详情和元数据信息 |
dataset_with_results.jsonl |
JSONL | 增强数据集：原始测试数据加上所有抽取器的提取结果，便于人工检查和分析 |
leaderboard.csv 内容示例：
extractor,dataset,total_samples,success_rate,overall,code_edit,formula_edit,table_TEDS,table_edit,text_edit
llm-webkit,sample_dataset,4,1.0,0.2196,0.5,0.0,0.0,0.0,0.5982
magic-html,sample_dataset,4,1.0,0.1526,0.1007,0.0,0.0,0.0,0.6624
resiliparse,sample_dataset,4,1.0,0.1379,0.0,0.0,0.0,0.0,0.6897
trafilatura,sample_dataset,4,1.0,0.1151,0.1007,0.0,0.0,0.0,0.4746from webmainbench.metrics import BaseMetric, MetricResult
class CustomMetric(BaseMetric):
def _setup(self):
pass
def _calculate_score(self, predicted, groundtruth, **kwargs):
# 实现自定义评测逻辑
score = your_calculation(predicted, groundtruth)
return MetricResult(
metric_name=self.name,
score=score,
details={"custom_info": "value"}
)
# 添加到评测器
evaluator.metric_calculator.add_metric("custom", CustomMetric("custom"))from webmainbench.extractors import BaseExtractor, ExtractionResult
class MyExtractor(BaseExtractor):
def _setup(self):
# 初始化抽取器
pass
def _extract_content(self, html, url=None):
# 实现抽取逻辑
content = your_extraction_logic(html)
return ExtractionResult(
content=content,
content_list=[...],
success=True
)
# 注册自定义抽取器
ExtractorFactory.register("my-extractor", MyExtractor)WebMainBench 提供了强大的数据集统计分析工具 scripts/statics.py，用于分析数据集的各种特征并自动生成复杂度评分和难易程度分类。
- DOM结构分析：计算网页DOM树的深度和宽度
- 文本链接比例分析：统计文本与链接的比例关系
- 表格复杂度分析：评估表格内容的复杂程度
- 内容类型检测：自动识别公式、代码、表格等特殊内容
- 复杂度评分：基于多维度指标计算综合复杂度得分
- 动态难易程度分类：基于数据分布自动分类为 simple/mid/hard
# 基本用法
python scripts/statics.py data/input.jsonl --output data/output_with_stats.jsonl
# 使用默认数据集
python scripts/statics.py# 查看所有可用参数
python scripts/statics.py --help
工具会在每条数据的 meta 字段中添加以下统计信息：
{
"meta": {
"DOM_DEPTH": 25, // DOM树深度
"DOM_WIDTH": 1200, // DOM树宽度
"text_linktext_ratio": 0.85, // 文本链接比例
"table_complexity_score": 0.3, // 表格复杂度得分
"dom_complexity_score": 0.6, // DOM复杂度得分
"text_dispersion_score": 0.4, // 文本分布得分
"content_diversity_score": 0.7, // 内容多样性得分
"link_complexity_score": 0.5, // 链接复杂度得分
"overall_complexity_score": 0.52, // 综合复杂度得分
"level": "mid" // 难易程度 (simple/mid/hard)
}
}综合复杂度得分由以下维度加权计算：
- DOM结构复杂度 (25%)：基于DOM深度和宽度，使用动态归一化
- 文本分布复杂度 (25%)：基于文本在DOM中的分布离散程度
- 内容多样性 (25%)：基于公式、代码、表格等特殊内容的种类
- 链接复杂度 (25%)：基于文本与链接的比例关系
# 分析数据集并生成统计报告
python scripts/statics.py data/sample_dataset.jsonl --output data/analyzed_dataset.jsonl
# 输出示例：
🔄 第一阶段: 计算基础统计和复杂度得分...
📊 已处理 100 条数据...
📊 已处理 200 条数据...
🔄 第二阶段: 计算动态阈值和难易程度分类...
📊 复杂度分布阈值计算:
总样本数: 1,827
30%分位数 (simple/mid分界): 0.3245
70%分位数 (mid/hard分界): 0.6789
复杂度得分范围: 0.0944 - 1.0000
📊 难易程度分类结果:
Simple: 548 (30.0%)
Mid: 731 (40.0%)
Hard: 548 (30.0%)
📝 正在写入数据到: data/analyzed_dataset.jsonl
✅ 成功写入 1,827 条数据webmainbench/
├── data/ # 数据处理模块
│ ├── dataset.py # 数据集类
│ ├── loader.py # 数据加载器
│ └── saver.py # 数据保存器
├── extractors/ # 抽取器模块
│ ├── base.py # 基础接口
│ ├── factory.py # 工厂模式
│ └── ... # 具体实现
├── metrics/ # 指标模块
│ ├── base.py # 基础接口
│ ├── text_metrics.py # 文本指标
│ ├── table_metrics.py # 表格指标
│ └── calculator.py # 指标计算器
├── evaluator/ # 评估器模块
│ └── evaluator.py # 主评估器
└── utils/ # 工具模块
└── helpers.py # 辅助函数
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