Extracting an information from web page by machine learning

I would like to extract a specific type of information from web pages in Python. Let's say postal address. It has thousands of forms, but still, it is somehow recognizable. As there is a large number of forms, it would be probably very difficult to write regular expression or even something like a grammar and to use a parser generator for parsing it out.

So I think the way I should go is machine learning. If I understand it well, I should be able to make a sample of data where I will point out what should be the result and then I have something which can learn from this how to recognize the result by itself. This is all I know about machine learning. Maybe I could use some natural language processing, but probably not much as all the libraries work with English mostly and I need this for Czech.

Questions:

1. Can I solve this problem easily by machine learning? Is it a good way to go?
2. Are there any simple examples which would allow me to start? I am machine learning noob and I need something practical for start; closer to my problem is better; simpler is better.
3. There are plenty of Python libraries for machine learning. Which one would suit my problem best?
4. Lots of such libs have not very easy-to-use docs as they come from scientific environment. Are there any good sources (books, articles, quickstarts) bridging the gap, i.e. focused on newbies who know totally nothing about machine learning? Every docs I open start with terms I don't understand such as network, classification, datasets, etc.

Update:

As you all mentioned I should show a piece of data I am trying to get out of the web, here is an example. I am interested in cinema showtimes. They look like this (three of them):

<div class="Datum" rel="d_0">27. června – středa, 20.00
</div><input class="Datum_cas" id="2012-06-27" readonly=""><a href="index.php?den=0" rel="0" class="Nazev">Zahájení letního kina 
</a><div style="display: block;" class="ajax_box d-0">
<span class="ajax_box Orig_nazev">zábava • hudba • film • letní bar
</span>
<span class="Tech_info">Svět podle Fagi
</span>
<span class="Popis">Facebooková  komiksová Fagi v podání divadla DNO. Divoké písně, co nezařadíte, ale slušně si na ně zařádíte. Slovní smyčky, co se na nich jde oběsit. Kabaret, improvizace, písně, humor, zběsilost i v srdci.<br>Koncert Tres Quatros Kvintet. Instrumentální muzika s pevným funkovým groovem, jazzovými standardy a neodmyslitelnými improvizacemi.
</span>
<input class="Datum_cas" id="ajax_0" type="text">
</div>

<div class="Datum" rel="d_1">27. června – středa, 21.30
</div><input class="Datum_cas" id="2012-06-27" readonly=""><a href="index.php?den=1" rel="1" class="Nazev">Soul Kitchen
</a><div style="display: block;" class="ajax_box d-1">
<span class="ajax_box Orig_nazev">Soul Kitchen
</span>
<span class="Tech_info">Komedie, Německo, 2009, 99 min., čes. a angl. tit.
</span>
<span class="Rezie">REŽIE: Fatih Akin 
</span>
<span class="Hraji">HRAJÍ: Adam Bousdoukos, Moritz Bleibtreu, Birol Ünel, Wotan Wilke Möhring
</span>
<span class="Popis">Poslední film miláčka publika Fatiho Akina, je turbulentním vyznáním lásky multikulturnímu Hamburku. S humorem zde Akin vykresluje příběh Řeka žijícího v Německu, který z malého bufetu vytvoří originální restauraci, jež se brzy stane oblíbenou hudební scénou. "Soul Kitchen" je skvělá komedie o přátelství, lásce, rozchodu a boji o domov, který je třeba v dnešním nevypočitatelném světě chránit víc než kdykoliv předtím. Zvláštní cena poroty na festivalu v Benátkách
</span>
<input class="Datum_cas" id="ajax_1" type="text">
</div>

<div class="Datum" rel="d_2">28. června – čtvrtek, 21:30
</div><input class="Datum_cas" id="2012-06-28" readonly=""><a href="index.php?den=2" rel="2" class="Nazev">Rodina je základ státu
</a><div style="display: block;" class="ajax_box d-2">
<span class="Tech_info">Drama, Česko, 2011, 103 min.
</span>
<span class="Rezie">REŽIE: Robert Sedláček
</span>
<span class="Hraji">HRAJÍ: Igor Chmela, Eva Vrbková, Martin Finger, Monika A. Fingerová, Simona Babčáková, Jiří Vyorálek, Jan Fišar, Jan Budař, Marek Taclík, Marek Daniel
</span>
<span class="Popis">Když vám hoří půda pod nohama, není nad rodinný výlet. Bývalý učitel dějepisu, který dosáhl vysokého manažerského postu ve významném finančním ústavu, si řadu let spokojeně žije společně se svou rodinou v luxusní vile na okraji Prahy. Bezstarostný život ale netrvá věčně a na povrch začnou vyplouvat machinace s penězi klientů týkající se celého vedení banky. Libor se následně ocitá pod dohledem policejních vyšetřovatelů, kteří mu začnou tvrdě šlapat na paty. Snaží se uniknout před hrozícím vězením a oddálit osvětlení celé situace své nic netušící manželce. Rozhodne se tak pro netradiční útěk, kdy pod záminkou společné dovolené odveze celou rodinu na jižní Moravu…  Rodinný výlet nebo zoufalý úprk před spravedlností? Igor Chmela, Eva Vrbková a Simona Babčáková v rodinném dramatu a neobyčejné road-movie inspirované skutečností.
</span>

Or like this:

<strong>POSEL&nbsp;&nbsp; 18.10.-22.10 v 18:30 </strong><br>Drama. ČR/90´. Režie: Vladimír Michálek Hrají: Matěj Hádek, Eva Leinbergerová, Jiří Vyorávek<br>Třicátník Petr miluje kolo a své vášni podřizuje celý svůj život. Neplánuje, neplatí účty, neřeší nic, co může<br>počkat  do zítra. Budování společného života s přételkyní je mu proti srsti  stejně jako dělat kariéru. Aby mohl jezdit na kole, raději pracuje jako  poslíček. Jeho život je neřízená střela, ve které neplatí žádná  pravidla. Ale problémy se na sebe na kupí a je stále těžší před nimi  ujet …<br> <br>

<strong>VE STÍNU&nbsp; 18.10.-24.10. ve 20:30 a 20.10.-22.10. též v 16:15</strong><br>Krimi. ČR/98´. Režie: D.Vondříček Hrají: I.Trojan, S.Koch, S.Norisová, J.Štěpnička, M.Taclík<br>Kapitán  Hakl (Ivan Trojan) vyšetřuje krádež v klenotnictví. Z běžné vloupačky  se ale vlivem zákulisních intrik tajné policie začíná stávat politická  kauza. Z nařízení Státní bezpečnosti přebírá Haklovo vyšetřování major  Zenke (Sebastian Koch), policejní specialista z NDR, pod jehož vedením  se vyšetřování ubírá jiným směrem, než Haklovi napovídá instinkt  zkušeného kriminalisty. Na vlastní pěst pokračuje ve vyšetřování. Může  jediný spravedlivý obstát v boji s dobře propojenou sítí komunistické  policie?&nbsp; Protivník je silný a Hakl se brzy přesvědčuje, že věřit nelze  nikomu a ničemu. Každý má svůj stín minulosti, své slabé místo, které  dokáže z obětí udělat viníky a z viníků hrdiny. <br><br>

<strong>ASTERIX A OBELIX VE SLUŽBÁCH JEJÍHO VELIČENSTVA&nbsp; ve 3D&nbsp;&nbsp;&nbsp; 20.10.-21.10. ve 13:45 </strong><br>Dobrodružná fantazy. Fr./124´. ČESKÝ DABING. Režie: Laurent Tirard<br>Hrají: Gérard Depardieu, Edouard Baer, Fabrice Luchini<br>Pod  vedením Julia Caesara napadly proslulé římské legie Británii. Jedné  malé vesničce se však daří statečně odolávat, ale každým dnem je slabší a  slabší. Britská královna proto vyslala svého věrného důstojníka  Anticlimaxe, aby vyhledal pomoc u Galů v druhé malinké vesničce ve  Francii vyhlášené svým důmyslným bojem proti Římanům… Když Anticlimax  popsal zoufalou situaci svých lidí, Galové mu darovali barel svého  kouzelného lektvaru a Astérix a Obélix jsou pověřeni doprovodit ho domů.  Jakmile dorazí do Británie, Anticlimax jim představí místní zvyky ve  vší parádě a všichni to pořádně roztočí! Vytočený Caesar se však  rozhodne naverbovat Normanďany, hrůzu nahánějící bojovníky Severu, aby  jednou provždy skoncovali s Brity. <br><br>

Or it can look like anything similar to this. No special rules in HTML markup, no special rules in order, etc.

First, your task fits into the information extraction area of research. There are mainly 2 levels of complexity for this task:

• extract from a given html page or a website with the fixed template (like Amazon). In this case the best way is to look at the HTML code of the pages and craft the corresponding XPath or DOM selectors to get to the right info. The disadvantage with this approach is that it is not generalizable to new websites, since you have to do it for each website one by one.
• create a model that extracts same information from many websites within one domain (having an assumption that there is some inherent regularity in the way web designers present the corresponding attribute, like zip or phone or whatever else). In this case you should create some features (to use ML approach and let IE algorithm to "understand the content of pages"). The most common features are: DOM path, the format of the value (attribute) to be extracted, layout (like bold, italic and etc.), and surrounding context words. You label some values (you need at least 100-300 pages depending on domain to do it with some sort of reasonable quality). Then you train a model on the labelled pages. There is also an alternative to it - to do IE in unsupervised manner (leveraging the idea of information regularity across pages). In this case you/your algorith tries to find repetitive patterns across pages (without labelling) and consider as valid those, that are the most frequent.

The most challenging part overall will be to work with DOM tree and generate the right features. Also data labelling in the right way is a tedious task. For ML models - have a look at CRF, 2DCRF, semi-markov CRF.

And finally, this is in the general case a cutting edge in IE research and not a hack that you can do it a few evenings.

p.s. also I think NLTK will not be very helpful - it is an NLP, not Web-IE library.

tl;dr: The problem might solvable using ML, but it's not straightforward if you're new to the topic

There's a lot of machine learning libraries for python:

• Scikit-learn is very popular general-purpose for beginners and great for simple problems with smallish datasets.
• Natural Language Toolkit has implementations for lots of algorithms, many of which are language agnostic (say, n-grams)
• Gensim is great for text topic modelling
• Opencv implements some common algorithms (but is usually used for images)
• Spacy and Transformers implement modern (state-of-the-art, as of 2020) text NLU (Natural Language Understanding) techniques, but require more familiarity with the complex techniques

Usually you pick a library that suits your problem and the technique you want to use.

Machine learning is a very vast area. Just for the supervised-learning classification subproblem, and considering only "simple" classifiers, there's Naive Bayes, KNN, Decision Trees, Support Vector Machines, feed-forward neural networks... The list goes on and on. This is why, as you say, there are no "quickstarts" or tutorials for machine learning in general. My advice here is, firstly, to understand the basic ML terminology, secondly, understand a subproblem (I'd advise classification within supervised-learning), and thirdly, study a simple algorithm that solves this subproblem (KNN relies on highschool-level math).

About your problem in particular: it seems you want detect the existence of a piece of data (postal code) inside an huge dataset (text). A classic classification algorithm expects a relatively small feature vector. To obtain that, you will need to do what's called a dimensionality reduction: this means, isolate the parts that look like potential postal codes. Only then does the classification algorithm classify it (as "postal code" or "not postal code", for example).

Thus, you need to find a way to isolate potential matches before you even think about using ML to approach this problem. This will most certainly entail natural language processing, as you said, if you don't or can't use regex or parsing.

More advanced models in NLU could potentially parse your whole text, but they might require very large amounts of pre-classified data, and explaining them is outside of the scope of this question. The libraries I've mentioned earlier are a good start.