Технология парсинга используется в информационных сервисах или приложениях для автоматического сбора данных из различных источников в Интернете в целях последующей обработки и анализа. Однако в работе традиционных парсеров можно выявить ряд недостатков: сложность работы с сайтами, содержащими динамические элементы; ограничения в извлечении информации с последующим структурированием данных. Технология парсинга данных с использованием нейросети и веб-драйвера может решить указанные проблемы. Применение веб-драйвера позволит корректно обращаться с динамическими элементами веб-страниц и получать актуальные данные после их загрузки. Обращение к нейросети во время парсинга может улучшить точность извлечения данных из нерегулярных и сложных страниц, структурировать информацию, полученную от первичного парсинга. Разработанное на основе технологии приложение может быть адаптировано под решение задач в различных предметных областях: службы занятости населения (поиск актуальных вакансий с учетом имеющихся компетенций), приемные комиссии вузов (поиск потенциальных абитуриентов), риелторские компании (парсинг сообществ социальных сетей и сайтов по продаже недвижимости с целью изучения рынка недвижимости и последующего формирования объявлений о продаже недвижимости).

Parsing technology is used in information services or applications to automatically collect data from various sources on the Internet for subsequent processing and analysis. However, a number of disadvantages can be identified in the work of traditional parsers: the complexity of working with sites containing dynamic elements; limitations in extracting information with subsequent data structuring. Data parsing technology using a neural network and a web driver can solve these problems. Using a web driver will allow you to correctly handle dynamic elements of web pages and get up-to-date data after they are loaded. Accessing the neural network during parsing can improve the accuracy of data extraction from irregular and complex pages, and structure the information obtained from primary parsing. The application developed on the basis of technology can be adapted to solve problems in various subject areas: employment services (search for relevant vacancies, taking into account existing competencies), university admissions committees (search for potential applicants), real estate companies (parsing communities of social networks and real estate sites in order to study the real estate market and the subsequent formation of announcements about real estate sales).