中文信息抽取第八章
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案(全)
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案（全）第一章：Python中文自然语言处理简介1.1 自然语言处理的概念1.2 Python在自然语言处理中的应用1.3 中文自然语言处理的基本流程1.4 中文分词与词性标注1.5 中文命名实体识别第二章：Python中文文本处理基础2.1 文本预处理2.2 中文停用词去除2.3 词干提取与词形还原2.4 中文分词算法介绍2.5 Python库在中国分词中的应用第三章：Python中文词性标注3.1 词性标注的概念与作用3.2 基于规则的词性标注方法3.3 基于机器学习的词性标注方法3.4 Python词性标注库介绍3.5 词性标注的实战应用第四章：Python中文命名实体识别4.1 命名实体识别的概念与作用4.2 基于规则的命名实体识别方法4.3 基于机器学习的命名实体识别方法4.4 Python命名实体识别库介绍4.5 命名实体识别的实战应用第五章：Python中文情感分析5.1 情感分析的概念与作用5.2 基于词典的情感分析方法5.3 基于机器学习的情感分析方法5.4 Python情感分析库介绍5.5 情感分析的实战应用本教案将为您提供Python中文自然语言处理的基础知识与实战应用。
通过学习，您将掌握Python在中文自然语言处理中的应用，包括文本预处理、中文分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等方面。
每个章节都包含相关概念、方法、库介绍和实战应用，帮助您深入了解并实践中文自然语言处理。
希望本教案能为您在学习Python 中文自然语言处理方面提供帮助。
第六章：Python中文文本分类6.1 文本分类的概念与作用6.2 特征提取与降维6.3 常用的文本分类算法6.4 Python文本分类库介绍6.5 中文文本分类的实战应用第七章：Python中文信息抽取7.1 信息抽取的概念与作用7.2 实体抽取与关系抽取7.3 事件抽取与意见抽取7.4 Python信息抽取库介绍7.5 中文信息抽取的实战应用第八章：Python中文文本8.1 文本的概念与作用8.2 模型与判别模型8.3 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）8.4 Python文本库介绍8.5 中文文本的实战应用第九章：Python中文对话系统9.1 对话系统的概念与作用9.2 对话系统的类型与架构9.3 式对话模型与检索式对话模型9.4 Python对话系统库介绍9.5 中文对话系统的实战应用第十章：Python中文语音识别与合成10.1 语音识别与合成的概念与作用10.2 基于深度学习的语音识别与合成方法10.3 Python语音识别与合成库介绍10.4 中文语音识别与合成的实战应用10.5 语音识别与合成的综合实战项目第十一章：Python中文语义理解11.1 语义理解的概念与作用11.2 词嵌入与语义表示11.3 语义分析与语义相似度计算11.4 Python语义理解库介绍11.5 中文语义理解的实战应用第十二章：Python中文问答系统12.1 问答系统的概念与作用12.2 基于知识图谱的问答方法12.3 基于机器学习的问答方法12.4 Python问答系统库介绍12.5 中文问答系统的实战应用第十三章：Python中文文本摘要13.1 文本摘要的概念与作用13.2 提取式摘要与式摘要13.3 文本摘要的评价指标13.4 Python文本摘要库介绍13.5 中文文本摘要的实战应用第十五章：Python中文自然语言处理综合实战15.1 自然语言处理综合实战项目介绍15.2 项目需求分析与设计15.3 项目实施与技术选型15.4 项目测试与优化15.5 项目总结与展望重点和难点解析重点：Python在中文自然语言处理中的应用场景。
中文信息处理与挖掘知到章节答案智慧树2023年山东交通学院
中文信息处理与挖掘知到章节测试答案智慧树2023年最新山东交通学院第一章测试1.本课程将详细介绍的自然语言处理应用有哪些（）。
参考答案:自动问答;情感分析;机器翻译;自动摘要2.下列那个概念与自然语言处理无关。
（）参考答案:Computer Vision3.黏着型语言比较有代表性的语言是日语。
（）参考答案:对4.自然语言中最小的有意义的构成单位是（）。
参考答案:词5.中文信息处理的第一步是（）。
参考答案:分词6.如果打开校正功能，对于一些典型的语法错误、拼写错误以及用词错误就可以自动检测出来。
( )参考答案:对7.就分词来讲，主要有三类分词方法（）。
参考答案:基于规则的分词方法;基于词典的分词方法;基于统计的分词方法8.基于词典的分词方法从匹配的方法来讲，一般使用最大匹配法，而最匹配法又包括（）。
参考答案:逆向最大匹配算法;双向最大匹配算法;正向最大匹配算法9.词性标注的主要方法主要有（）。
参考答案:统计与规则相结合的词性标注方法;基于规则的词性标注方法;基于统计的词性标注方法10.命名实体识别事实上就是识别出以下三类命名实体。
（）参考答案:人名;组织机构名;地名第二章测试1.概率论作为统计语言模型的数学基础，应用到自然语言处理领域，是由于：统计语言处理技术已经成为自然语言处理的主流，而在统计语言处理的步骤中，收集自然语言词汇(或者其他语言单位)的分布情况、根据这些分布情况进行统计推导都需要用到概率论。
（）参考答案:对2.设E为随机试验，Ω是它的样本空间，对于E的每一个事件A赋予一个实数，记为P ( A )，如果集合函数P ( ⋅ )满足下列哪些条件，则实数P ( A )为事件A的概率。
（）参考答案:规范性;非负性;可列可加性3.设A、B是两个事件，且P(B)＞0,则称P(A|B)为在已知事件B发生的条件下,事件A发生的（）。
参考答案:条件概率4.某一事件B的发生有各种可能的原因n个，B发生的概率是各原因引起B发生概率的总和，也就是（）。
第八章(中文期刊全文信息获取)
万方数据资源系统
系统特点：
万方数据资源系统是建立在因特网上的大型科技、商务信息平 台。 万方数据资源可以分为全文类信息资源、文摘题录类信息资源 及事实型动态信息资源。全文资源包括会议论文全文、学位论 文全文、法律法规全文、期刊论文全文。 “中国数字化期刊群”目前集纳了理、工、农、医、哲学、人 文、社会科学、经济管理与教科文艺等8大类100多个类目的近 2500余种各学科领域核心期刊，实现全文上网，论文引文关联 检索和指标统计。
高级检索
专业检索
期刊
学位论文
中文科技期刊全文数据库
数据库特点：
《中文科技期刊数据库》(全文版)是重庆维普资 讯有限公司开发研制的中文电子期刊数据库，收 录我国1989-1999年出版自然科学、工程技术、 农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图 书情报等学科12000余种期刊的660余万篇文章。 学科范围覆盖理、工、农、医以及社会科学各专 业。1989-1999年累积文献量400万篇。2000年 以后每年出版文献90-100万篇。
检索方法：
基本检索：字段检索 高级检索 期刊导航(整刊检索） 检索历史 传统检索
检索特征：
直接输入检索式 （逻辑算符） 检索项：关键词、题名或关键词、刊名、作者、 第一作者、机构、题名、文摘、分类号、任意字 段。 扩展功能 扩展检索条件：时间条件、专业限制、期刊范围 在检索结果文摘格式中可进行相关字段的链接检 索：作者、机构、刊名、关键词、分类号、主题 相关
检索须知：
1 检索思路是先查全、再查准。如一般先选择 “关键词” 、“题名或关键词”字段检索。只 有在文献数量较少的情况下，再选择“文摘” 或“全文”或“任意字段”检索。 推荐各数据库跨库检索，选择期刊全文数据库 和学位论文数据库。 三个数据库各有所长，使用时可互相取长补短。
第八章 网络信息检索
二、因特网上的信息资源的类型 1.从是否付费角度划分，有付费和免费两 大类 付费的网络资源：大多是技术含量高、整 理有序、具有很高利用价值的各信息公司 开发的数据库系统，如CNKI、DIALOG等。 免费信息资源：大多是由单位或个人提供 的各种信息资源。
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2. 从内容角度划分，有政府机构信息、科研信息、 教育信息、文化信息、消遣娱乐性信息资源等。 3. 从表现形式角度划分，有网络数据库、联机馆藏 目录库、电子出版物等。
Bodleian Library CJK Catalogues CHINESE CATALOGUE 中國文化研究 = Chinese culture research / 北京 語言學院主辦. - 北京 : 北京語言學院出版社, [19??]- . - 冊 ; 26公分. - ISSN 1005-3247 藏館: BOD Per.Chin.d.8012 3(1994:春), 4(1994:夏), 6(1994:冬), 7(1995:春) Change Display ISBD Tagged
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信息检索复习题
信息检索复习题第一部分各章思考题第一章思考题1．信息、知识、文献的概念及相互关系是什么？2．信息环境问题主要体现在哪些方面？3．信息素质的内涵包括哪些内容？4．按文献的载体形式、出版形式可分别将文献分为哪几种类型？5．按文献的加工程度可将文献分为哪几种类型？它们之间的关系是什么？第二章思考题1．文献的外部特征和内容特征分别有哪些？2．检索方法及各自的优缺点有哪些？3．常用的检索技术有哪些？4．简述布尔逻辑算符AND、OR和NOT在编制检索提问式中的作用。
5．请为检索课题“航空或航天发动机的设计和制造”编制检索式。
6．在一个具有1000篇文献的检索系统中检索某课题，用一特定检索策略查该课题时输出文献60篇。
经分析评估，发现该系统中共有该课题相关文献50篇，检出的文献中实际相关文献只有30篇，求查全率、查准率。
第三章思考题1. 你是如何认识数字图书馆时代的馆藏资源的？2. 请做排序：TP3/2；I247.5/123；I247.5/55；TP316/4；O13/5；TM925/44；G252.7/178；TP39/3。
3. 谈谈你对数字图书馆的认识。
4. 请检索你在图书馆近一年的借阅历史。
5. 请检索丁元霖主编的《商品流通企业会计》在中国国家图书馆是否有收藏，收藏在哪些书库？第四章思考题1．试比较分析中国知网（CNKI）、万方数据知识服务平台、维普资讯网中“中文期刊数据库”的异同点。
2．查找你所在单位人员撰写的你所学学科专业的硕士论文或博士论文3篇。
3．用检索实例说明中国知网（CNKI）标准检索、高级检索、专业检索、引文检索、学者检索的检索方法。
4．查找洗衣机方面的中国专利2项。
简述检索方法和步骤。
5．查找参考文献写作规范的国家标准。
第五章思考题1．结合你所学专业列出你所熟悉的外文电子图书数据库，并简述其检索方法。
2．简述你所学专业的常用外文电子期刊数据库有哪几种，并以其中一个数据库说明其检索方法。
3．简述ProQuest学位论文数据库检索方法。
中文信息抽取中的实体识别技术研究
中文信息抽取中的实体识别技术研究随着互联网的发展，我们的社会和生活越来越离不开数据，这使得信息抽取成为了一项热门的技术。
信息抽取是指从非结构化或半结构化的自然语言文本中抽取出有用的信息，其中实体识别技术则是信息抽取的重要组成部分。
实体指的是文本中具有特定意义的标识，例如人名、地名、组织机构名称等。
而实体识别技术就是要从文本中识别出对应的实体，并进行分类、链接和关系等处理。
中文信息抽取中的实体识别技术研究，具有重要的现实意义和发展前景。
一、中文实体识别技术的特点虽然中文实体识别和英文实体识别有相似之处，但也存在一些不同之处。
中文实体识别技术的特点主要集中在以下几个方面：1.语言特点中文的语言模式和英文有许多不同之处，例如中文的语序比较灵活，常常出现动宾倒装、主谓颠倒等情况，这给实体识别带来了一定的难度。
2.词汇特点中文的词汇量非常庞大，同一个实体可能有多个不同的称呼，还存在许多别名、缩写、简称等，这对实体识别的精度和效率提出了更高的要求。
3.文本特点中文文本的分词和标注较为困难，而实体的识别往往需要依赖于分词和标注的结果。
此外，中文文本中还存在大量的歧义和重叠，这也给实体识别带来了挑战。
二、中文实体识别技术的方法中文实体识别技术的发展经历了多年的探索和发展，主要的方法包括：1.基于规则的方法基于规则的方法是指采用人工定义的规则，根据实体的语言环境、词性、语法特征等来识别实体。
这种方法的基础是人工知识，能够较好地处理一些特定的实体，但是在处理规则复杂、实体类型多样化的情况下，效果会比较差。
2.基于统计的方法基于统计的方法是指采用机器学习等技术，根据大量的语言数据进行训练，然后建立模型对实体进行识别。
这种方法的优点是可以自适应地捕捉实体的特征，并且能够处理一些复杂的语言环境，但是对于数据的质量和标注的准确性有较高的要求。
3.基于深度学习的方法基于深度学习的方法是指采用神经网络等技术，利用多层非线性模型来学习文本的特征，然后进行实体识别。
国开 药学信息检索1-8章自测题和答案
国开药学信息检索1-8章自测题和答案1. 概述国开药学信息检索是药学专业学习的重要内容之一，包含了1-8章的知识点。
本文将针对这些章节的自测题和答案进行讨论和解析。
2. 第一章：信息检索基础第一章介绍了信息检索的基本概念和原理，以及信息检索系统的组织结构和功能。
下面是该章节的自测题和答案：题目1：信息检索是指什么？答案：信息检索是根据用户的需求，在信息资源中查找并获取所需信息的过程。
题目2：信息检索系统的组织结构包括哪些部分？答案：信息检索系统的组织结构包括用户界面、查询处理、文档管理、索引和检索引擎等部分。
3. 第二章：文献检索的基本方法和技巧第二章介绍了文献检索的基本方法和技巧，包括关键词选择、文献数据库的选择和检索策略。
下面是该章节的自测题和答案：题目1：在文献检索中，为什么要选择合适的关键词？答案：选择合适的关键词有助于提高检索的准确性和效率，能够更好地匹配文献数据库中的索引词，从而找到相关文献。
题目2：文献数据库的选择有哪些因素需要考虑？答案：选择文献数据库时需要考虑其领域覆盖范围、更新速度、检索界面和检索功能等因素。
4. 第三章：中文文献数据库的检索方法和技巧第三章介绍了中文文献数据库的检索方法和技巧，包括关键词扩展、引文检索和限定词检索。
下面是该章节的自测题和答案：题目1：关键词扩展是指什么？答案：关键词扩展是在检索过程中通过添加相关的同义词、近义词或拓展词进行检索，以提高检索的全面性和命中率。
题目2：引文检索是如何进行的？答案：引文检索是通过查找某篇文献被其他文献所引用的情况，以发现与之相关的文献。
5. 第四章：英文文献数据库的检索方法和技巧第四章介绍了英文文献数据库的检索方法和技巧，包括关键词翻译、文献类型筛选和高级检索命令的应用。
下面是该章节的自测题和答案：题目1：关键词翻译是指什么？答案：关键词翻译是将中文关键词翻译成对应的英文词，以便在英文文献数据库中进行检索。
题目2：高级检索命令有哪些常用的？答案：常用的高级检索命令包括AND、OR、NOT、NEAR等，在检索过程中可以灵活运用以提高检索的精准度。
基于SpaCy的中文信息抽取与标注研究
基于SpaCy的中文信息抽取与标注研究中文信息抽取与标注是一项重要且具有挑战性的研究领域。
为了高效地处理大量的中文文本数据，并从中提取出有用的信息，研究人员一直在不断探索和寻找适合的工具和方法。
近年来，基于SpaCy的中文信息抽取与标注技术正逐渐成为研究者的关注焦点。
SpaCy是一个流行的自然语言处理库，其提供了一系列功能强大的工具，可用于处理文本、构建文本解析树等。
虽然SpaCy最初是为英文开发的，但随着其在中文处理上的不断优化，已经逐渐成为中文信息抽取与标注的有力工具。
在中文信息抽取与标注的研究中，一个关键的任务是实体识别和命名实体识别。
实体指的是一种在文本中具有特定意义的抽象概念，如人名、地名、组织机构名等。
实体识别和命名实体识别的目标是从文本中识别出这些实体，并进行分类标注。
基于SpaCy的中文信息抽取与标注技术通过结合机器学习算法和规则化方法，能够有效地识别和标注文本中的实体。
在使用SpaCy进行中文信息抽取与标注时，首先需要构建训练数据集。
训练数据集包括一系列已经标注好的文本样本，其中包含了实体的位置和类别信息。
通过使用这些训练样本，我们可以训练出一个中文实体识别模型。
训练模型的过程中，SpaCy使用了一种被称为条件随机场的机器学习算法，该算法可以根据文本的上下文信息来识别实体，并赋予其正确的标签。
一旦训练模型完成，我们就可以使用它来对新的文本进行实体识别和标注。
通过SpaCy的接口，我们可以轻松地将待处理的文本输入模型，并获得识别出的实体以及相应的标签。
这样，我们就可以高效地从大量的中文文本数据中提取出有用的信息。
除了实体识别和命名实体识别，基于SpaCy的中文信息抽取与标注技术还可以应用于其他任务，如关系抽取、事件抽取等。
关系抽取是指从文本中识别并提取出实体之间的关系，而事件抽取则是指从文本中提取出与特定事件相关的信息。
这些任务的完成更加复杂，需要结合更多的自然语言处理技术和模型，但基于SpaCy的中文信息抽取与标注技术为研究者们提供了一个良好的起点和基础。
(大学计算机基础)第八章信息检索基础
信息检索的重要性
信息检索是获取知识和信 息的有效途径
通过信息检索，人们可以快速地获取到大量有 用的信息和知识，从而更好地满足自己的需求。
信息检索是科学研究的重要 手段
在科学研究中，研究者需要查找大量的文献资料和数 据，信息检索技术的运用能够大大提高研究效率和质 量。
TITLE
大学计算机基础第八 章信息检索基础
演讲人姓名
目 录
Ⅰ
点
信
息
击
检
添
索
概
加
述
正
文
Ⅱ
点
信
息
击
检
添
索
技
加
术
正
文
Ⅲ
点
信
息
击
检
添
索
系
加
统
正
文
Ⅳ
点
展信
息
击
检
索
添
的
未
加
来 发
正
文
Ⅴ
点
信
息
击
检
添
索
实
加
践
正
文
信息检索概述
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信息检索的定义
信息检索涉及信息存储、组织和检索三个环节，其中信息存 储是将信息按照一定的规则和标准进行整理和归类，信息组 织是对信息进行有序化处理，而信息检索则是利用一定的技 术和方法从信息集合中查找特定信息的过程。
信息检索实践
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信息检索策略与技巧
基于BERT模型的中文信息抽取技术研究
基于BERT模型的中文信息抽取技术研究随着互联网技术的不断发展，数据量迅猛增长，其中大量的信息无法被人力有效地处理和利用。
因此，信息抽取技术的研究变得尤为重要。
信息抽取（Information Extraction，IE）是将未结构化或半结构化的文本数据转化为结构化的、可计算的信息的过程。
其中最常见的任务是实体识别（Entity Recognition，ER），即在文本中找出指定的实体，并将它们分类为不同的类型，如人名、地名、组织机构名等。
此外，还有关系抽取、事件抽取等任务，它们都帮助我们从大量文本数据中自动提取出有用的信息。
近年来，基于深度学习的方法（如LSTM、CNN、Transformer等）在信息抽取领域中取得了很好的成果。
特别是在2018年提出的BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），通过预训练技术，使得该模型在多个自然语言处理任务中取得了最佳表现。
下面将着重介绍基于BERT模型的中文信息抽取技术的研究进展。
一、文本分类任务文本分类任务是将输入的文本分类到预定义的分类体系中，其实也可以视为信息抽取任务中的一项。
基于BERT模型的文本分类方法可以视为将文本输入BERT 模型，得到文本的语义表示，再通过一层全连接层输出分类结果的过程。
目前中文文本分类任务中，最先被提出的是基于FastText模型的算法，在2016年由Facebook提出。
随着BERT模型的出现，该模型也被广泛应用于中文文本分类任务中。
研究者们使用预训练好的BERT模型进行微调，可以取得比其他模型更好的表现。
其中，还有一些研究者使用了BERT的中文预训练模型进行训练，如BERT-Base、BERT-Large等模型。
此外，还有一些研究者在BERT模型的基础上进行了改进，如ERNIE模型、RoBERTa模型等。
二、命名实体识别任务命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是信息抽取任务中的经典问题之一，它涉及到从文本中识别出具有特定意义的实体名称，如人名、地名、机构名等，并对其进行分类。
信息抽取InformationExtraction-北京交通大学图书馆
Individual Summaries & Queries
Data Access Cycle
CLEF Architecture Outline
临床报告
ROYAL MARSDEN NHS TRUST - PATIENT CASE NOTE 324A621F:MRS Dorothy Smith DOB: 12/05/44 21, Park Crescent Basingstoke B12 Q13
信息抽取(Information Extraction) 及其在数字图书馆中的应用研究
中国科学院国家科学图书馆 张智雄
北京 2006.8.15
主要内容
1. 2. 3. 4. 5. 6. 什么是信息抽取(IE) 信息抽取相关研究活动 信息抽取的层次和类型 信息抽取系统及其应用 数字图书馆中信息抽取技术的应用前景 中文信息抽取系统的开发
Pseudonymise In Hospital
Construct ‘Chronicle’
Data Acquisition Cycle
Reidentify By Hospital
Summarise & Formulate Queries
Privacy Enhancement Technologies
从文本中实现关键信息抽取
##### ####### NHS TRUST - PATIENT CASE NOTE ########:######### ####### DOB: 1944 CLEF-RMH-Entry-Key: 52A4F6DB2B46E
第八章 自然语言处理教案资料
构建大规模中文文本语义体系和语料库，开发相应软 件系统原型。
文本校对
正确的用法 执著 思维 唯一 唯心 磨炼 历事练心 做主 做一位智者 叫做
理解自然语言的准则
给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能 问答(question-answering)－机器能正确地回答输入 文本中的有关问题； 文摘生成(summarizing)－机器有能力产生输入文本 的 摘要； 复述(paraphrase)－机器用不同的词语和语句复述输入 文本； 翻译(translation)－机器把一种语言(源语言)翻译为 另一种语言(目标语言)
计算语言学是从计算角度处理语言 将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化 的、可计算的方式（计算模型）加以表示。
中文信息处理
中文信息处理的研究内容是利用计算机对汉语的音、 形、义等语言文字信息进行的加工和操作，包括：对 字、词、短语、句、篇章的输入、输出、识别、转换、 压缩、存储、检索、分析、理解和生成等各方面的处 理技术。
语义分析：识别一句话所表达的实际意义。
语用分析：研究语言所在的外界环境对语言 使用所产生的影响。
语义与语用
同一词语在不同的“语境”中具有不同 “语义”
例如：中国奥运史上十大女杰的精彩“转身”
病毒
计算机领域：计算机病毒 医学领域：生物学病毒
自然语言处理的概念
自然语言处理（ Natural Language Processing,NLP ） 也称自然语言理解或计算语言学； 主要研究如何让机器进行自然语言信息处理，即人 类语言活动中，信息成分的发现、提取、存储、加 工与传输。 NLP是计算机科学、语言学、人工智能与数学等学 科的交叉学科和边缘学科。
基于自然语言处理的中文信息抽取系统设计与实现
基于自然语言处理的中文信息抽取系统设计与实现自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。
中文信息抽取是NLP中的一个关键任务，其目标是从给定的中文文本中提取出有用的信息。
本文将介绍一个基于自然语言处理的中文信息抽取系统的设计与实现。
一、引言随着互联网的发展和信息爆炸式的增长，中文文本逐渐成为人们获取信息的重要来源。
然而，海量的中文文本给人们带来了信息过载的困扰，如何从中获取有用的信息成为了一个亟待解决的问题。
中文信息抽取系统的设计与实现旨在解决这一问题，帮助用户从海量的中文文本中快速、准确地提取出所需的信息。
二、系统架构设计基于自然语言处理的中文信息抽取系统的设计可以分为四个主要模块：文本预处理、实体识别、关系抽取和结果展示。
1. 文本预处理文本预处理是信息抽取系统中的基础环节，其目的是将原始的中文文本转化为计算机可以识别和处理的形式。
在文本预处理模块中，首先需要进行文本分词，将连续的中文文本切分成单个词语。
然后，需要进行中文文本的词性标注，即对每个词语进行词性的标记。
最后，还需要进行停用词过滤，将一些无意义的常用词语过滤掉，以减少文本处理过程中的噪声。
2. 实体识别实体识别是信息抽取系统中的核心环节，其目的是识别出中文文本中的实体，如人名、地名、组织机构等。
实体识别可以分为命名实体识别和实体类型分类两个子任务。
命名实体识别是指从文本中识别出具有特定名称的实体，如人名、地名等。
实体类型分类则是将识别出的实体按照一定的分类体系进行分类，如将人名识别为人物、将地名识别为地点等。
3. 关系抽取关系抽取是信息抽取系统中的重要环节，其目的是从中文文本中提取出实体之间的关系。
关系抽取可以分为两类：句子级关系抽取和篇章级关系抽取。
句子级关系抽取是指从单个句子中提取出实体之间的关系。
篇章级关系抽取则是在整个语料库中寻找实体之间的关系，并进行关系的推断和归纳。
医学信息学概论(第八章 网络信息检索)
万方数据库服务平台是建立在互联网上的大 型科技、商务信息平台，内容涉及自然科学 和社会科学各个专业领域，收录范围包括期 刊、会议、文献、书目、题录、报告、论文、 标准、专利、连续出版物和工具书等。
思考题
• 信息检索的基本原理是什么？ • 何为检索语言？常用检索语言有哪些？ • 常用的信息检索途径有哪几类？主题检索途径有哪几种？ • 网络数据库有哪些类型？如何根据不同需求选择网络数据库？ • 何为网络检索工具？有哪些类型？ • 搜索引擎有哪些类型？主要有哪些检索功能？ • 如何使用google检索各种不同类型的网上信息？ • yahoo有哪几种网上检索方式？ • 如何使用Medical Matrix检索医学专业信息？ • 常用中文生物医学类数据库有哪些？ • CNKI的跨库检索有哪些主要功能？ • Pubmed收录了哪些信息资源？提供了哪些检索功能？ • EMBASE有哪些检索途径和方法？ • 循证医学信息资源可分为哪几类？其信息检索有何特点？
• 1.网络检索原理 • 2.网络检索工具 • 3.综合性搜索引擎 • 4.专业性搜索引擎 • 5.网络数据库应用
网络信息检索21世纪为信息社会。信息资源的开发和利用很大程度上决定了一个国家的经济水平、竞争实
力。internet作为信息高速公路最重要的基础设施，已成为世界上规模最大、用户最多、影响最广、信息资源最丰富的国际互联网。 面对数字化、多媒体、非规范、跨时空、跨行业、跨语种的网络信息，用户必须掌握检索知识和技能来快速而准确地查找所需信息。
其他引擎
网络信息检索-网络数据库应用图书、期刊、学位论文、标准数据库、科技报告、专利数据库、
报纸数据库
CBM是中国医学科学院医学信息研究 所开发研制的综合性医学文献数据库， 是国内第一个综合性中文生物医学文献 数据库，也是国内目前最大的医药卫生 专业文献数据库。
信息抽取资料
信息抽取信息抽取是指从海量文本数据中提取出特定信息或知识的过程，是一种重要的数据挖掘技术。
随着互联网和数字化技术的发展，文本数据在不断增长，如何高效地从中提取有用信息成为了一个亟待解决的问题。
信息抽取技术应运而生，通过自动化地从大量文本数据中抽取出结构化信息，帮助人们更快速地获取所需的知识。
信息抽取的分类信息抽取技术主要分为三类：命名实体识别、关系抽取和事件抽取。
命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
通过命名实体识别技术，可以帮助用户快速了解文本中涉及的实体，提高信息查找的效率。
关系抽取关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系，帮助用户理清实体之间的联系、了解实体之间的互动关系。
关系抽取技术在知识图谱构建、用户画像分析等领域有着重要的应用价值。
事件抽取事件抽取是指从文本中抽取出特定事件或动作，帮助用户了解文本中所涉及的事件发生背景、参与者等信息。
事件抽取技术在舆情分析、新闻报道等方面有重要的应用。
信息抽取的技术原理信息抽取技术主要依赖于自然语言处理和机器学习技术。
通过构建语言模型、实体识别模型和关系抽取模型，从文本中提取出所需的信息。
在信息抽取过程中，常用的技术包括词法分析、句法分析、语义分析等。
信息抽取的应用场景信息抽取技术在多个领域有着广泛的应用，如金融领域的资讯抓取和分析、医疗领域的临床实体识别、电商领域的商品关键信息提取等。
信息抽取技术不仅提高了数据处理的效率，还为人们提供了更智能、便捷的信息获取方式。
总结信息抽取作为一种重要的数据挖掘技术，正在发挥着越来越重要的作用。
通过信息抽取技术，可以快速从海量文本数据中提取出有用的信息，帮助人们更好地理解世界、获取知识。
随着人工智能的不断发展，信息抽取技术也将不断完善和拓展，为人们的信息获取带来更多便利和效率。
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案(全)
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案（一）教案概述：本教案旨在通过五个章节的内容，帮助学生掌握Python中文自然语言处理的基础知识和实战应用。
每个章节都包含理论知识、编程实践和课后作业，以帮助学生全面理解和应用所学内容。
第一章：Python中文自然语言处理概述1.1 自然语言处理的定义和发展1.2 Python在自然语言处理中的应用1.3 中文自然语言处理的基本概念1.4 中文分词和词性标注技术1.5 中文命名实体识别和情感分析第二章：Python中文分词技术2.1 中文分词的基本概念和方法2.2 jieba库的使用2.3 基于规则的分词方法2.4 基于统计的分词方法2.5 基于深度学习的分词方法第三章：Python中文词性标注技术3.1 词性标注的基本概念和方法3.2 基于规则的词性标注方法3.3 基于统计的词性标注方法3.4 基于深度学习的词性标注方法3.5 Python中词性标注库的使用第四章：Python中文命名实体识别技术4.1 命名实体识别的基本概念和方法4.2 基于规则的命名实体识别方法4.3 基于统计的命名实体识别方法4.4 基于深度学习的命名实体识别方法4.5 Python中命名实体识别库的使用第五章：Python中文情感分析技术5.1 情感分析的基本概念和方法5.2 基于词典的情感分析方法5.3 基于机器学习的情感分析方法5.4 基于深度学习的情感分析方法5.5 Python中情感分析库的使用教案要求：1. 理论知识：介绍本章节所涉及的基本概念、原理和方法。
2. 编程实践：通过示例代码和练习题，帮助学生掌握本章节的编程技能。
3. 课后作业：提供一些相关的编程题目，帮助学生巩固所学知识。
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案（二）第六章：Python中文文本分类技术6.1 文本分类的基本概念和方法6.2 基于特征工程的文本分类方法6.3 基于机器学习的文本分类方法6.4 基于深度学习的文本分类方法6.5 Python中文本分类库的使用第七章：Python中文信息抽取技术7.1 信息抽取的基本概念和方法7.2 基于规则的信息抽取方法7.3 基于统计的信息抽取方法7.4 基于深度学习的信息抽取方法7.5 Python中信息抽取库的使用第八章：Python中文语义理解技术8.1 语义理解的基本概念和方法8.2 基于规则的语义理解方法8.3 基于统计的语义理解方法8.4 基于深度学习的语义理解方法8.5 Python中语义理解库的使用第九章：Python中文对话系统实战9.1 对话系统的基本概念和方法9.2 基于规则的对话系统方法9.3 基于统计的对话系统方法9.4 基于深度学习的对话系统方法9.5 Python中对话系统库的使用第十章：Python中文机器翻译实战10.1 机器翻译的基本概念和方法10.3 基于统计的机器翻译方法10.4 基于深度学习的机器翻译方法10.5 Python中机器翻译库的使用教案要求：1. 理论知识：介绍本章节所涉及的基本概念、原理和方法。
开放式文本信息抽取
开放式文本信息抽取一、本文概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，文本信息抽取作为自然语言处理领域的关键技术，其重要性和应用价值日益凸显。
开放式文本信息抽取作为信息抽取的一个分支，旨在从非结构化文本数据中提取出结构化、机器可读的信息，为知识图谱构建、智能问答、情感分析等自然语言处理应用提供有力支撑。
本文旨在探讨开放式文本信息抽取的相关技术、方法和应用。
我们将对开放式文本信息抽取的基本概念进行界定，明确其研究范畴和目标。
我们将介绍当前主流的开放式文本信息抽取技术，包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等，并分析它们的优缺点。
接着，我们将探讨如何提高开放式文本信息抽取的准确性和效率，包括利用深度学习、强化学习等技术提升模型性能，以及利用众包、迁移学习等方法解决数据稀疏性问题。
我们将展望开放式文本信息抽取的未来发展趋势，包括多语言支持、跨领域学习、实时抽取等方面的探索和挑战。
通过本文的阐述，我们期望能够帮助读者全面了解开放式文本信息抽取的基本原理、技术方法和应用实践，为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
二、开放式文本信息抽取的关键技术开放式文本信息抽取是一项复杂而富有挑战性的任务，其关键技术主要涵盖以下几个方面：实体识别与分类：这是开放式信息抽取的基础，目的是从文本中识别出具有特定含义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
同时，还需要对这些实体进行分类，以便于后续的信息抽取和处理。
关系抽取：关系抽取旨在从文本中识别并抽取实体之间的关系。
这些关系可以是明确的、预定义的关系，如“出生地”“创始人”等，也可以是隐含的、未知的关系。
关系抽取的准确性对于构建高质量的知识图谱至关重要。
事件抽取：事件抽取是从文本中识别和抽取特定事件的过程，包括事件的类型、参与者、时间、地点等信息。
事件抽取有助于理解和分析文本中的动态信息，对于实现更高级别的信息抽取和理解具有重要意义。
语义理解：语义理解是开放式文本信息抽取的核心技术之一，它涉及到对文本深层含义的理解和解析。
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• 8.2. 3 )、 (5)赋予中文姓名具有统 计意义上的可区别性, (4)、(6)使得部分姓名模糊, (7)则导致相邻候选姓名之间产生交叉歧义。
• 8.2. 2 中文姓名前后文规律
• 在真实文本中, 中文姓名的前后文常常会有指示标 志, 如称谓、 与人有关的特征词等。例如:
• 例8. 1 市委书记何平谈到镇江工业。 • 例8. 2 叶振民认为 • 例8.3 记者于青报道。
(4)某些姓氏可用作单字词,其中不乏高频单字词。常 用的姓氏如“王、黄、马、高、于”等,不常用的姓 氏如“从、那”等。
(5)名字用字分布较姓氏用字要平缓、分散。共得到 3679个名字用字,频率最高的前17个字的覆盖率为 10.5%,前80个字为30.3%,前207个字为50. 3%,前1122 个字为90.4%。
• (4)表达形式多样。
• (5)首次出现后往往采用缩写形式。
• (6)在中文文本的处理中,由于文本中的人名、地名 等一些未登录词常被切成单个的字, 大大影响了文 本分析和处理效果 。
• 3.命名实体识别的方法
• 命名实体识别方法：基于规则的方法和基于统计 的方法。
• 基于规则的方法：性能要优于基于统计的方法； 这些规则往往依赖于具体语言、领域、文本格式, 编制过程耗时且容易产生错误,并且需要富有经验 的语言学家才能完成
• 8.2 中文人名识别
• 人名识别在英文中已得到很好的研究, 因为英文本 身具有一些明显特征(如大小写),并且也不存在切 分造成的错误,使得人名识别在英文中变得较为容 易。而在中文领域,则变得有些困难。对人名进行 识别的主要困难在于: ①中国人名和外国译名构成 的多样性; ②人名内部相互成词; (3)人名与其上下 文组合成词, 造成边界歧义。
第8章 中文命名实体识别
• 8.1 命名实体
• 1.什么是命名实体
狭义地讲,命名实体指现实世界的具体塑或抽 象的实体,如人、组织、公司、地点等,通常用唯一的 标志符(专有名称)表示,如人名、组织名、公司名、 地名等。
• 广义地讲,命名实体还可以包含时间、数量表达式 等。至于命名实体的确切含义,只能根据具体应用 来确定。比如,在具体应用中,可能需要把住址、电 子信箱地址、电话号码、舰船编号、会议名称等 作为命名实体。
• 从上面例子可以看出,中文姓名的前后文对正确识别姓 名具有相当大的指示作用。因此,可以通过判断潜在姓 氏与指示词的位置关系辅助中文姓名识别。
• 一般来说, 中文姓名前后文的指示标志有以下两类。
• (1)称谓一般具有三种属性:①只能用于姓名之后,如 “之流”、 “阁下”等;②只能用于姓名之前,如 “青年”、“战士”、“运动员”等;③用于姓名 前后均可,如“先生”、“同志”、“市长”、 “记者”等。
(6)名字用字涉及范围很广。从所属的同类看,不仅有 实词,也有各类虚词。如副词“常、太、必、非、更、 也、级、又、皆”等.介词“以、向、从、于、把”, 连词“而、虽、且、与”等。从感情色彩看,多使用 褒义字和中性字, 但也出现了一些贬义字或不太文雅 的字,如“狼、恶、悲、暴、虫”等。
• (7)某些汉字既可用作姓氏,又可用作名字用字,如 “林、方、 金、江、万、颜、重、柳”等。
• 基于规则的中文姓名识別模型主要利用中文姓名 的用字规律及中文姓名的前后文规律, 总结出适合 于绝大多数中文姓名的识别规则, 在自动分词后, 将中文姓名识别规则应用于自动分词结果中, 根据 识别出中文姓名信息, 对自动分词结果进行相应的 调整。
• 识别规则主要是根据以下两点来制定的 : ①中文 姓氏与指示标志的位置关系;②单词的左右构词能 力
• 基于统计的方法：利用人工标注的语料进行训练, 标注语料时不需要广博的计算语言学知识, 并且可 以在较短时间内完成 。 因此. 这类系统在移植到 新的领域时可以不做或少做改动, 只要利用新语料
训练一遍即可，基于统计的系统要移植到其他自 然语言文本也相对容易一些。
• 4.符号约定
• 包括人名 Nh、地名 Ns、机构名 Ni、专有名词 Nz、 时间 Nt、日期 Nr和数量 Nm。
• (2)指示动词如“说、是、指出、认为、表示、参 加”等,它们常常出现在性名的后面, 故可以用它 来帮助判断姓名的右边界 。
• 在使用指示标志时, 要注意以下情况: 虽然指示标 志在潜在姓名右边出现, 但并不能以此确定潜在姓 名的右边界。
• 例如, 苏敏当记者的时候曾经经历过。 这里不应 由称谓“记者”确定潜在姓氏“苏”所构成的潜 在姓名的右边界,否则会引起误判。
• 其中, 中文姓氏、 指示标志及单词构词能力均依 赖于现有系统词典自动分词得到的分词结果即词 条信息 。
• 命名实体识别是要判断一个文本串是否代表一个 命名实体并确定它的类别。
• 英文命名实体识别任务的 F指数能达到90%以上。
• 2.命名实体识别的难点
• (1) 在不同领域、 场景下, 命名实体的外延有差异 。
• (2)数量巨大,不能枚举,难以全部收录在词典中。
• (3)某些类型的实体名称变化频繁,并且没有严格的 规律可以遵循。
• 8.2. 1 中文姓名用字特点
• 通常,中文姓名由姓氏和名字两部分组成。我们对 新闻、小说、文摘等文本进行中文姓名的统计,其 结果显示:
(1) 一般来说,中文姓名最多可以是四个汉字。
(2) 姓相对于名来说具有一定的规律性。当今仍然使 用、 活跃的中文姓氏大概1035个。
(3)姓氏分布很不均匀,但相对集中。1035个姓氏中, “王、李、刘、张、陈”这5大姓就占了姓名样本数 的29. l%,前18个姓占50.3%,前181个姓占90. 3%,前586 个姓占98. 6%,其余姓氏不到1. 5%。