WebLists: Extracting Structured Information from Complex Interactive Websites Using Executable LLM Agents

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内容提要

本研究提出了WebLists基准,涵盖200个数据提取任务,展示了现有大型语言模型和网页代理的局限性。通过BardeenAgent框架,实现了66%的召回率,显著提升了网页数据提取的效率和准确性。

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