Есть набор данных:
50000 веб-страниц товаров из интернет-магазинов в формате MHTML или WTL

С указанием ключевых элементов:

• наименование товара
• цена
• изображение
• кнопка Купить
• кнопка Корзина

Задача:
Обучить модель (или несколько моделей), которая сможет находить ключевые элементы (все 5) на других веб-страницах товаров

Модель должна:

• анализировать код страницы (возможно, также и ее изображение-скриншот)
• принимать во внимание названия классов и прочих атрибутов html-элементов
• на выходе давать указатели на ключевые элементы (лучше всего - в виде XPath или CSS-селектора)
• для каждого найденного элемента должна выводиться вероятность/уверенность предсказания

Результат - скрипт, который применяет модель к новой странице и выводит найденные элементы. Формат входных данных (MHTML или WTL) зависит от Вашей реализации.


Требования к исполнителю:

• опыт репрезентации HTML для использования в ML
• опыт построения NLP-моделей

Внимание!
Успехом будет считаться корректное нахождение Наименований и Цен на 80% страниц из тестового датасета (будет подготовлен отдельно).

В ином случае (при точности 60-79%) оплата - 50%