什么是信息抽??？一文解釋清楚

信息抽?。↖nformation Extraction），又稱信息獲?。↖nformation Acquisition），是自然語言處理領域重要研究課題之一，是一種將文本中提取/理解有用信息的技術，被廣泛用于搜索引擎等知識管理系統。



1、什么是信息抽取

信息抽取一般指從一個大文本中快速準確地抽取需要的有用信息的技術。信息抽取的最終目的是從文本中抽取有用的、可理解的信息，以便進行人類閱讀以及機器處理及指令操作。有一種新興的語言技術，即信息抽取或自然語言理解，其功能與能力超出了簡單的語言解析（分詞/停用詞/語法/詞匯），它允許計算機以更簡單、更準確的方式理解文本信息，收集、分析和有效地模式化有用的文本數據。

信息抽取通過分析大規模文本，抽取有效信息（如人名、地點、組織或事件），可以支持企業隨時審視數據以獲得有價值的見解。當從大量文本中檢測出特定的實體時，可以突出例如客戶意向等信息。信息抽取可以幫助企業收集關于供應商的信息，比如，他們的貨物介紹和價格，故事來源等，從而有助于企業做出更合理的決策。

信息抽取一種計算機技術，可以從半結構化或非結構化大型文本數據中抽取有價值的信息。它可以被用來分析客戶反饋，以便了解客戶對產品或服務的各種觀點和建議等。它可以被用于各種企業應用，包括口碑營銷分析、市場調研和客戶需求分析等。還有一種應用信息抽取的技術，可以檢察屏幕截圖，檢索重要文本中的內容，例如電子郵件，清單，新聞文檔等。

2、信息抽取的工作機理

信息抽取主要依賴語言文本，它旨在從裸文本文檔中抽?。ǚQ為“實體”）一些參數化的結構化數據。這包括文本分析，而不只是文本分類，它有助于識別和抽取文本中的關鍵概念，例如實體或關系。

大多數文本抽取系統使用三個主要組件：輸入語料庫，聚集模型和輸出模型。輸入語料庫是已標記的數據，它需要訓練模型以在非標記的文本中找到有用的信息。它可以歸納為被分析的文本類型，并將文本特征與其他知識庫（如百科等）或機器學習技術（如隱馬爾科夫模型）結合起來。

聚集（merging）模型是基于聯合信息源（如句子，文檔或其他結構），為了更準確識別和建模各種實體，而將不同文本特征信息歸并到同一實體上的技術。聚集模型可以用來將不同特征映射到相同的實體的可能性進行評估，并計算該實體的可信度度量值。