开放信息抽取技术的现状研究_刘振张智雄
信息抽取技术的发展现状及构建方法的研究_刘迁
摘 要 : 介绍了信息抽取 ( IE)技术的基本概念、信息抽取系统的抽取过程。对现有的信息抽取系统构建方法进行了 分类和介绍 ,并对这些方法进行了讨论和比较 ,同时指出了构建中文信息抽取系统所需要解决的关键的基础问题。 关键词 : 自然语言处理 ; 信息抽取 ; 构建信息抽取系统方法 中图分类号 : TP391 文献标志码 : A 文章编号 : 100123695 (2007) 0720006204
Engineering App roach)和机器学习方法 (M achine Learning Ap2 p roach) 。
知识工程 ( KE)方法依靠人工编写抽取模式 ,使系统能处 理特定知识领域的信息抽取问题 。这种方法要求编写抽取模 式的知识工程师对该知识领域有深入的了解 。机器学习 (ML ) 方法是利用机器学习技术让信息抽取系统通过训练文本来获 得抽取模式 ,实现特定领域的信息抽取功能 。任何对该知识领 域比较熟悉的人都可以根据事先约定的规则来标记训练文本 。 利用这些训练文本训练后 ,系统能够处理没有标记的新的文 本 。知识工程方法的设计初始阶段较容易 ,但是要实现较完善 的规则库的过程往往比较耗时耗力 。自动学习方法抽取规则 的获取是通过学习自动获得的 ,但是该方法需要足够数量的训 练数据 ,才能保证系统的抽取质量 。
人工智能中的知识发现与信息抽取
人工智能中的知识发现与信息抽取在当今信息爆炸的时代，人工智能技术的发展日新月异，知识发现与信息抽取作为其中重要的研究领域，受到了广泛的关注和研究。
随着大数据、云计算和机器学习等技术的不断成熟，人工智能在知识管理和信息检索方面的应用也变得越来越广泛。
本文将从人工智能中的知识发现和信息抽取的定义、研究现状和发展趋势等方面展开探讨。
知识发现与信息抽取是人工智能领域的一个重要研究领域，它主要关注如何从各种数据中自动发现、提取和分析有用的信息和知识。
知识发现与信息抽取的最终目的是为了帮助人们更好地理解和利用数据，提高决策效率和科学研究的水平。
在这个过程中，人工智能技术扮演着重要的角色，通过自动化的算法和模型，帮助人们从数据中挖掘出有用的信息、知识和规律。
在知识发现与信息抽取领域，研究者主要关注的问题包括数据预处理、特征提取、模型构建和结果解释等。
数据预处理是知识发现与信息抽取的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等过程。
特征提取是知识发现与信息抽取的关键一环，主要包括从原始数据中提取出有用的特征和属性，用于建立模型和做出预测。
模型构建是知识发现与信息抽取的核心部分，主要包括建立算法和模型来分析数据，提取知识和信息。
结果解释是知识发现与信息抽取的最后一步，主要包括对模型结果的解释和评估，以便为用户提供有效的决策支持。
目前，知识发现与信息抽取的研究主要集中在文本挖掘、图像识别、语音处理和自然语言处理等方面。
在文本挖掘领域，研究者主要关注如何从大规模文本数据中挖掘出有用的信息和知识，如文本分类、文本聚类、命名实体识别和关系抽取等。
在图像识别领域，研究者主要关注如何从图像数据中提取出有用的特征和属性，如目标检测、物体识别和图像分割等。
在语音处理领域，研究者主要关注如何从语音数据中提取出有用的特征和属性，如语音识别、语音合成和情感识别等。
在自然语言处理领域，研究者主要关注如何从自然语言文本中提取出有用的信息和知识，如词性标注、句法分析和命名实体识别等。
中文开放式实体关系抽取技术研究的开题报告
中文开放式实体关系抽取技术研究的开题报告
一、研究背景
随着知识图谱的发展，实体关系抽取成为了自然语言处理领域的一
个重要研究方向。
而开放式实体关系抽取则强调对于多种领域、多种实
体关系类型的自动抽取。
目前，开放式实体关系抽取的研究仍处于起步
阶段，仍然面临着很多挑战，如抽取精度、数据量、多样性等。
因此，
进行中文开放式实体关系抽取技术研究，对于推动自然语言处理领域的
发展具有重要意义。
二、研究目的
本研究的主要目的是探究中文开放式实体关系抽取技术的实现方法
和算法，提高实体关系抽取的准确率，拓展领域知识图谱的规模和类型，为自然语言处理领域的研究提供参考和支持。
三、研究内容
1.开放式实体关系抽取技术的研究现状及发展趋势分析
2.中文开放式实体关系抽取的数据集介绍
3.提出一种基于深度学习的中文开放式实体关系抽取方法
4.基于实验对比和分析，评价不同算法的效果
五、研究方法
本研究主要采用深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络、
注意力机制等，并使用已有的中英文开放式实体关系抽取数据集和实际
文本数据，进行实验分析和对比评价。
六、研究意义
本研究可以提高中文开放式实体关系抽取技术的准确率和效率，进
一步推动自然语言处理领域的发展；同时，通过构建领域知识图谱，能
够为实际应用场景，如自动问答、信息检索等提供有效支持，有很大的应用前景。
七、论文结构
除了绪论，本论文将包括四个章节：研究现状分析、中文开放式实体关系抽取的数据集介绍、基于深度学习的中文开放式实体关系抽取方法、实验对比与分析。
最后，通过总结与评价，给出本研究的结论与展望。
高端交流平台建设需要把握知识服务的发展大势
第6卷 第1期 2021年2月高端交流平台建设需要把握知识服务的发展大势■ 张智雄中国科学院文献情报中心北京 100190中国科学院经济管理学院图书情报与档案管理系北京 100190国家科研论文和科技信息高端交流平台建设是强化国家战略科技力量的重要举措，其最终目标是促进科研信息数据的高效开放共享和广泛传播利用，全面提升对科研活动的服务保障水平。
以前，学术交流平台对科研活动的服务保障被称之为信息服务，而现在，这种服务被越来越多的国内外学者称为知识服务。
当前，国际上重要学术交流平台的知识服务正在经历着深刻的发展变革。
国家科研论文和科技信息高端交流平台建设需要借鉴当前国际上重要学术交流平台的知识服务的经验，把握好当前知识服务发展的大趋势，顺势而为，乘势而上，提升平台建设的效能。
笔者认为当前国际上重要学术交流平台有以下几大趋势，值得引起我国高端学术交流平台建设相关人员的密切关注。
1 从内容汇聚转向对科研活动全生命周期的支撑内容汇聚是学术交流平台的基础。
国际上的重要学术交流平台一般都拥有上百种或上千种的期刊资源。
这些期刊资源能够源源不断地为平台提供知识内容，早期的学术交流平台主要实现这些多来源知识内容的有效汇聚、集中揭示和集成服务，构建起了以内容汇聚和销售为主的业务模式。
然而，仅仅是内容的汇聚是不够的，对科研活动的全生命周期进行支持是当前国际上重要学术交流平台的服务理念。
早在2010年，麦克米伦科学与教育集团（Macmillan Science & Education）前首席执行官安尼特·托马斯（Annette Thomas）就认识到出版商必须找到除销售论文内容之外的方式为研究人员提供更有价值的支持。
为此，她提出了“出版商的新任务是在科学研究过程中的每一个环节为科研人员提供支持”的重要论断，并创建了数字科研公司（Digital Science），开发和集成各类工具，以支持科研人员搜索阅读文献、了解基金项目机会、跟踪同行科研动态、进行科研实验、发布研究成果、共享研究数据、监测其工作影响等的科研活动[1]。
信息抽取
AB 1992
Seen in General Surgical
This lady who has had a mastectomy and left open capsulotomy and removal of her prosthesis was seen by me in the clinic today on behalf of XXXXXXXXXXX. She has extensive bony lymphoedema in her left arm which does not seem to be getting any better although she is more or less reconciled to the problem. The original problem was that she complained of shooting pain in the direction of ulna nerve and although there does not seem to be any evidence of local, local, regional regional or or distant distant recurrence the pain clinic XXXXXXXXX could itself warrants management in a pain clinic. be seen in the pain clinic at the XXXXXXX but as this would involve a lot of travelling would like to be treated nearer her home. I wonder whether it would be possible for you to investigate if there is a pain clinic available at XXXXXXXXXXX as I am sure XXXXX could be treated and benefit from its management management. I have otherwise arranged for her to be seen in the year’s time. time There are no signs of recurrence clinic again in a year's at this time time. 5213A4F612F1
信息检索技术探讨
信息检索技术探讨在当今这个信息爆炸的时代，如何从海量的数据中快速、准确地获取所需的信息，成为了一个至关重要的问题。
信息检索技术就像是一把神奇的钥匙，帮助我们打开信息宝库的大门。
信息检索技术的发展历程可谓是一部不断创新和进步的历史。
早期的信息检索主要依赖于简单的关键词匹配，这种方式虽然在一定程度上能够满足基本的需求，但存在着很多局限性。
例如，它无法理解信息的语义和上下文，容易导致检索结果的不准确和不全面。
随着技术的不断发展，信息检索逐渐引入了更复杂的算法和模型。
比如，基于向量空间模型的检索方法，将文本表示为向量，通过计算向量之间的相似度来进行检索。
这种方法在一定程度上提高了检索的准确性，但仍然存在一些问题，比如无法处理语义模糊性等。
而如今，信息检索技术已经取得了巨大的进步。
其中，自然语言处理技术的应用使得信息检索更加智能化和人性化。
通过对自然语言的理解和分析，系统能够更好地理解用户的需求，从而提供更精准、更符合用户意图的检索结果。
在信息检索的过程中，索引技术是一个关键的环节。
索引就像是一本书的目录，能够帮助我们快速定位到所需的信息。
常见的索引结构有倒排索引、正排索引等。
倒排索引是目前信息检索中应用最为广泛的索引结构，它将关键词与包含该关键词的文档进行关联，从而大大提高了检索的效率。
另外，检索算法的选择也对检索效果有着重要的影响。
常见的检索算法包括布尔检索、模糊检索、概率检索等。
布尔检索通过逻辑运算符（如与、或、非）来组合关键词，实现精确的检索需求。
模糊检索则允许一定程度的不精确匹配，能够在用户输入不太准确的情况下找到相关的信息。
概率检索则基于概率模型来估计文档与查询的相关性。
除了算法和技术，用户的检索策略也会对检索结果产生影响。
用户在进行检索时，应该尽可能清晰、准确地表达自己的需求。
同时，合理选择关键词、使用逻辑运算符、限定检索范围等技巧，都能够提高检索的效果。
然而，信息检索技术仍然面临着一些挑战。
典型关系抽取系统的技术方法解析(
典型关系抽取系统的技术方法解析*徐健1 2 3张智雄11（中国科学院国家科学图书馆，北京100080）2（中国科学院研究生院，北京100080）3（中山大学资讯管理系，广州510275）摘要：实体关系抽取是信息抽取领域中的一项重要任务。
关系抽取的思路基本可以归纳为：基于模式匹配的关系抽取、基于词典驱动的关系抽取、基于机器学习算法机制的关系抽取、基于Ontology的抽取以及混合抽取方法。
从技术应用特点、核心模块的实现细节以及系统评测结果等方面深入分析了典型的关系抽取系统，它们包括REES关系抽取系统、SVM关系抽取系统、T-Rex关系抽取系统、KMI语义网络门户的混合关系抽取系统。
关键词：关系抽取，关系抽取方法，典型系统1 引言信息抽取任务在细节和可靠性上有不同的选择，但一般都包括两个普遍存在并且紧密关联的子任务：实体识别和关系抽取。
实体识别通过实体抽取技术抽取各个知识要素。
抽取出的知识要素以离散的形式存在，只能反映出文本中包含哪些实体，例如人、机构、地点等，却不能反映出知识要素之间的关系，例如机构与人之间的雇用关系、机构与地点之间的位置关系等，而关系抽取则是要解决这一难题。
关系抽取技术在很多领域具有应用价值。
例如，在自动问答系统中，关系抽取技术能够实现自动地将相关问题和答案进行关联；在检索系统中，关系抽取技术使类似于“找出某个机构所有成员的出版物”这样的语义检索功能的实现成为可能；在本体学习过程中，关系抽取技术一方面可以帮助本体库增加更多的关系实例，另一方面能够通过发现新的实体间关系来丰富本体结构；在语义网标注任务中，关系抽取能够将语义网相关知识单元进行自动关联。
关系抽取技术路线经历了从模式、词典等简单方法到机器学习、基于Ontology的关系抽取等复杂方法，从基于分词、句法等匹配的浅表分析到基于语义的深层分析的发展过程。
关系抽取性能正在逐步提高，技术也在不断进步和完善。
尽管关系抽取技术还未达到普遍应用的成熟度，一些典型关系抽取原型系统的发展仍然值得我们关注。
信息抽取技术(两篇)
引言概述：正文内容：一、预处理阶段1.文本清洗：根据特定的规则去除文本中的噪声和非关键信息，如标签、特殊字符等。
2.分词和词性标注：将文本按照单词或词语进行切分，并为每个词语标注其词性。
3.命名实体识别：通过训练模型或规则匹配的方式，识别出文本中的人名、地名、组织名等命名实体。
二、实体关系抽取1.监督学习方法：使用有标注的训练数据，通过构建特征向量并训练模型，抽取实体之间的关系。
2.无监督学习方法：根据文本中的共现统计信息和语义相似度等特征，对实体进行聚类和关联性分析，抽取实体之间的关系。
3.半监督学习方法：结合有标注和无标注的训练数据，使用半监督学习算法抽取实体之间的关系。
三、模板填充1.抽取模板学习：通过训练样本构建抽取模板库，将抽取模板与文本进行匹配，识别出文本中符合模板的信息。
2.规则匹配方法：根据预定义的规则和正则表达式进行匹配和抽取。
四、信息重要性排序1.文本特征表示：使用词袋模型、tfidf等方法将文本转化为特征向量表示。
2.监督学习方法：根据有标注的训练数据，训练模型对文本进行分类和排序。
3.无监督学习方法：根据文本的相似度和重要程度进行聚类和排序。
五、应用领域和挑战1.舆情分析：通过抽取关键字和实体，对社交媒体或新闻文本进行情感分析和舆情监测。
2.文本分类：根据抽取出的关键信息，将文本归类到不同的类别，如新闻分类、产品评论分类等。
3.知识图谱构建：通过抽取实体和实体关系，构建领域知识图谱，为智能问答和知识推理提供支持。
总结：信息抽取技术在大数据时代发挥着重要的作用。
本文从预处理阶段、实体关系抽取、模板填充、信息重要性排序和应用领域等五个方面详细阐述了信息抽取技术的相关内容。
信息抽取技术的应用范围广泛，但也面临着数据稀缺、多样性和噪声等挑战。
随着技术的不断进步，信息抽取技术将更好地应用于各个领域，并为人们提供更高效的信息处理和利用方式。
引言概述：信息抽取技术是一种自然语言处理技术，旨在从结构化和非结构化数据中抽取有用信息。
开放信息抽取技术的现状研究
第ｌ １ 期
情
报
杂
志
２ ０ １ ３年 １ １月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｉ ＮＴ ＥＬ Ｌ Ｉ ＧＥＮＣＥ
Ｖｏ １ ． ３２ Ｎｏ． １１ Ｎ Ｏ Ｖ ． ２ ０ １ ３
开 放 信 息 抽 取 技 术 硇 坝 状 研 究
刘 振 ， ，
（ １ ． 中国科 学院文献情报 中心 北京 ３ ． 中国科 学院大学 摘 要
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｈｏ ｗ ｔ ｏ ｎ ｄ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｉｃ ｔ ａ ｌ ｌ ｙ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｓ ｓ ｔ ｅ ｘ ｔ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｐ ｐ ｅ ａ ｒ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｈｅ ｔ Ｗｅ ｂ ｉ ｓ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｙ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｓ ｅ —
ｎｄ ａ ａ ｄ ｖ ｎ ｔ ａ ａ ｇ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ｎ ｔ ａ ａ ｇ ｅ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｎ ｎ ａ ａ ｌｙ ｚ ｅ ｓ ｈｅ ｔ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｓ ｎ ｄ ａ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆＯＩ Ｅ．Ｆ ｉ ｎ ｌｌ ａ ｙ，ｔ ｈｅ ｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｆ ｔ ｏ ｈｅ ＯＩ Ｅ ｔ ｃｈ ｅ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ｉ ｓ ｅ ｘ ｐ ｌ ｏ ｒ ｅ ｄ ．
张智雄
徐州 ２ ２ １ ０ ０ ８ ） 北京 １ ０ ０ １ ９ ０ ）
１ ０ ０ １ ９ ０ ； ２ ． 徐州工程学 院
如何 高效地 自动理 解 网络上 出现 的海量文本信 息， 日益成 为 了个严 峻 的考 验。 美国华盛顿 大学 图灵 中心
当前知识抽取的主要技术方法解析
当前知识抽取的主要技术方法解析张智雄;吴振新;刘建华;徐健;洪娜;赵琦【期刊名称】《现代图书情报技术》【年(卷),期】2008(000)008【摘要】对MnM、KIM、Text2Onto、Amilcare、Melita等具有知识抽取功能的系统所应用的技术方法进行解析.提出在当前知识抽取技术中,机器学习和自然语言分析两大思路各自得到较大发展,并且在相互融合、相互借鉴中受益.在基于机器学习的知识抽取方面,出现以自适应信息抽取(Adaptive IE)、开放信息抽取(Open IE)为代表的新思路,并且有向自动本体学习(Ontology Learning)方向发展的趋势;在基于自然语言分析的知识抽取方面,基于模式标注、语义标注的方法得到广泛关注和进一步完善,并且有向基于Ontology的信息抽取(OBIE)方向发展的趋势.此外,为减少Ontology建设成本,让人们可以利用简单的自然语言构建Ontology,基于受控语言的信息抽取(CLIE)技术也得到一定的关注.【总页数】10页(P2-11)【作者】张智雄;吴振新;刘建华;徐健;洪娜;赵琦【作者单位】中国科学院国家科学图书馆,北京,100190;中国科学院国家科学图书馆,北京,100190;中国科学院国家科学图书馆,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院国家科学图书馆,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100049;中山大学资讯管理系,广州,510275;中国科学院国家科学图书馆,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院国家科学图书馆,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100049【正文语种】中文【中图分类】G250.73【相关文献】1.国内外知识抽取系统解析 [J], 吴友蓉2.国外主要知识抽取项目介绍与评析 [J], 龚立群;孙洁丽3.当前制约城乡文化一体化发展的主要问题解析——以杭州为例 [J], 沈小勇;章伟良4.当前煤田地质勘探的主要技术方法分析 [J], 冯金元5.典型关系抽取系统的技术方法解析 [J], 徐健;张智雄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
知识抽取研究现状与未来研究重点
知识抽取研究现状与未来研究重点秦渴【摘要】The massive digital resources contain rich, valuable knowledge, and how to use these knowledge effectively and solve the contradiction between the overload of information and the lack of knowledge, has become the focus of academic research. Firstly, this paper discussed the meaning of knowledge extraction, and then conducted an investigation and analysis of the domestic and foreign related research status from the two aspects of implementation method and technology of knowledge extraction, and practice in knowledge extraction. And we think that the future research of knowledge extraction will focus on the study with the scientific literature as the main research object, the study of knowledge extraction technique based on ontology and the semantic model, to construct the adaptive and transplantation knowledge extraction system based on users’needs.%海量的数字资源蕴含着丰富、有价值的知识，如何有效地利用这些知识，解决信息过载而知识匮乏的矛盾成为学术界研究的重点。
自然语言处理中的信息抽取与分类研究
自然语言处理中的信息抽取与分类研究自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，而其中的信息抽取和分类技术则是其中的重要组成部分。
信息抽取是指从文本数据中提取结构化信息的过程，例如从新闻文章中提取出各种事件或者商品名称等；而分类则是将文本数据分成不同的预定义类别，例如将新闻分类为体育、政治、娱乐等。
信息抽取和分类技术的应用十分广泛，例如在搜索引擎、商品推荐系统、舆情分析等方面都有着重要的作用。
下面将分别介绍信息抽取和分类在自然语言处理中的研究现状。
一、信息抽取信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中自动提取出人们关心的事实或结构化信息的过程。
例如，从新闻文章中自动提取出主题、人物、组织、地点、时间、关系等信息。
信息抽取技术可以分为三个主要步骤：命名实体识别、关系识别和事件抽取。
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是指识别出文本中表示具体实体的词语或短语，包括人名、组织、地点等。
目前，基于深度学习的NER方法已经成为信息抽取领域的主流方法。
例如，通过使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)组合的方法，可以有效地识别出实体。
关系识别(Relation Extraction, RE)是指根据识别到的实体之间的文本关系，抽取具体的关系信息。
针对关系识别的方法主要包括基于规则和基于机器学习两种。
基于规则的方法需要预定义一大批模板规则，并手动编写正则表达式进行匹配，缺点是效率较低且难以泛化；而基于机器学习的方法则需要标注大量的样本数据进行训练，并可以利用深度学习技术进一步提高准确率。
事件抽取(Event Extraction, EE)是指从文本中识别出一些特定类型的事件，例如自然灾害、政治事件等。
信息抽取研究综述
信息抽取研究综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，信息抽取技术已经成为自然语言处理领域中的一个研究热点。
本文旨在对信息抽取技术进行全面的研究综述，包括其定义、发展历程、主要方法、应用领域以及当前面临的挑战和未来发展趋势。
信息抽取是指从非结构化或半结构化的文本数据中提取出结构化信息的过程，它是自然语言处理的一个重要分支。
通过信息抽取技术，我们可以将大量的文本数据转化为结构化的信息，从而方便人们进行检索、分析和利用。
本文将首先介绍信息抽取的定义和基本任务，然后回顾其发展历程，分析不同阶段的研究特点和主要成果。
接着，我们将详细介绍信息抽取的主要方法，包括规则方法、统计方法、深度学习方法等，并比较它们的优缺点和适用场景。
我们还将探讨信息抽取在各个领域的应用，如智能问答、信息检索、机器翻译等，并分析其在实际应用中的效果。
本文将总结当前信息抽取技术面临的挑战，如数据稀疏性、领域适应性等问题，并展望未来的发展趋势，如多模态信息抽取、知识图谱构建等。
通过本文的综述，读者可以对信息抽取技术有一个全面而深入的了解，为相关研究和应用提供有益的参考。
二、信息抽取技术概述信息抽取（Information Extraction，简称IE）是从自然语言文本中抽取结构化信息的技术，旨在将非结构化的文本数据转化为结构化或半结构化的形式，以便于信息的存储、管理和利用。
作为自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，信息抽取技术近年来得到了广泛的关注和研究。
信息抽取的核心任务包括命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）、关系抽取（Relation Extraction，RE）和事件抽取（Event Extraction，EE）等。
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、组织名等；关系抽取则是识别实体间的关系，如“张三是李四的老师”中的师生关系；事件抽取则是从文本中识别出事件及其相关元素，如事件的类型、时间、地点、参与者等。
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
信息抽取研究综述
信息抽取研究综述信息抽取（Information Extraction，IE）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，旨在从大量的非结构化文本中提取出有用的信息，并将其转化为结构化的格式，以支持后续的文本处理和知识图谱构建等任务。
本文将综述信息抽取技术的发展历程、相关方法、应用场景以及面临的挑战。
一、发展历程信息抽取技术最早可以追溯到20世纪70年代，当时主要是基于规则和模板的方法，通过手动编写规则或模板来提取文本中的特定信息。
随着互联网和大数据的快速发展，手工编写规则和模板的方法已经无法满足大规模文本处理的需求，因此，研究人员开始尝试使用机器学习方法来自动地学习规则和模板。
二、相关方法1、基于规则的方法基于规则的方法是指通过手动编写规则或模板来提取文本中的特定信息。
这些规则和模板通常由专业领域知识和语言学知识组成，通过匹配和识别文本中的模式来提取信息。
但是，由于领域知识的复杂性和语言的多样性，手动编写规则和模板的工作量巨大，且难以覆盖所有的情况。
2、基于统计的方法基于统计的方法是指通过机器学习算法训练模型来自动地学习规则和模板。
这些算法通常会使用大量的有标签数据来训练模型，通过优化损失函数来最小化错误率。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络等。
3、基于深度学习的方法基于深度学习的方法是指使用深度神经网络模型进行训练和预测。
这些模型通常由多个隐藏层组成，能够自动地学习文本特征表示和信息抽取规则，具有强大的泛化能力。
常用的深度神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和变分自编码器（VAE）等。
三、应用场景信息抽取技术被广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、法律、新闻、社交媒体等。
在金融领域，信息抽取技术可以用于智能投资，从大量的财经新闻中提取有用的信息，帮助投资者做出更明智的投资决策。
在医疗领域，信息抽取技术可以用于医学文献挖掘和病例分析，从大量的医学论文和病例报告中提取有用的信息，帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
信息抽取及应用的研究
信息抽取及应用的研究随着数据时代的到来，海量的数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
而这些海量数据中蕴藏着大量的有价值信息，如何快速高效地从中筛选出有意义的信息，成为了信息抽取技术亟待解决的问题。
一、信息抽取技术的基本概念信息抽取（Information Extraction）是指从非结构化或半结构化文本中自动抽取出结构化的、可以直接被计算机处理和分析的信息的技术。
通俗点说就是从文本中提取出信息，以计算机可以识别的形式呈现出来。
信息抽取主要包括以下几个步骤：1.语言处理：对文本进行语言处理，包括分词、词性标注、句法分析、命名实体识别等。
2.实体识别：对于要抽取的实体（如人名、组织机构名、地名等）进行识别。
3.关系提取：在实体之间找到存在的关系，如“A是B的父亲”等。
4.事件提取：找到文本中描述的事件，如“某某公司发布了一款新产品”。
5.抽取的结构化表示：将所抽取出的信息以结构化的形式呈现出来，方便计算机处理。
二、信息抽取技术的应用1.数据挖掘对于大量的非结构化数据，数据挖掘技术需要把它们转化成结构化的数据，使之可以在数据挖掘算法中被高效运用。
信息抽取技术可以通过从非结构化数据中提取出有意义的结构化信息，使得数据挖掘的效率更高。
2.自然语言处理信息抽取技术可以帮助自然语言处理算法更快地理解文本内容并生成相应的模型。
3.商务智能在商务智能领域，信息抽取技术可以高效、准确的从大量数据中提取出有用信息，使之成为商业决策的依据。
4.舆情监测信息抽取技术可以通过从新闻、帖子及其他网络文章中自动提取出一定规模的信息进行自动化的舆情分析及监测。
三、信息抽取技术的研究方向1.多语言信息抽取技术多语言信息抽取技术是在跨语言的信息抽取过程中使用的技术。
其实现过程是将多种语言中相同的文本进行比对和处理，提取出相应的信息。
这项技术具有很高的实用价值，并且可以为全球化市场、国际科研合作等领域带来便利。
2.基于深度学习的信息抽取技术传统的信息抽取技术主要依靠由人工决定的规则和特征，其效果会受限于其精细度。
信息抽取技术
信息抽取技术信息抽取技术信息抽取技术是一种自动从结构化和非结构化文本数据中提取相关信息的方法。
这种技术可以帮助人们从大量文本数据中快速准确地获取所需的信息，提高信息处理效率。
本文将介绍信息抽取技术的基本原理、主要方法和应用领域。
第一章：引言1.1 研究背景1.2 研究目的1.3 研究意义第二章：信息抽取技术概述2.1 信息抽取技术定义2.2 信息抽取技术的发展历程2.3 信息抽取技术的基本原理第三章：信息抽取技术方法3.1 基于规则的方法3.1.1 规则定义3.1.2 规则匹配3.1.3 规则执行3.2 基于统计的方法3.2.1 统计模型3.2.2 特征选择3.2.3 学习算法3.3 基于机器学习的方法3.3.1 监督学习3.3.2 无监督学习3.3.3 半监督学习3.4 基于深度学习的方法3.4.1 深度神经网络3.4.2 RNN和LSTM3.4.3 N和Attention机制第四章：信息抽取技术应用领域4.1 网络舆情分析4.2 金融信息抽取4.3 医疗文本挖掘4.4 法律信息抽取4.5 社交媒体数据分析第五章：信息抽取技术挑战和未来发展方向5.1 数据质量与可靠性5.2 多语言信息抽取5.3 隐私保护与信息安全5.4 增量式信息抽取附件：本文档涉及的附件为1）信息抽取技术实验数据集 2）信息抽取技术算法源代码法律名词及注释：2）结构化文本数据：指按照一定的格式和模式组织的文本数据，如数据库中的表格数据。
3）非结构化文本数据：指没有明确的格式和结构化方式的文本数据，如新闻文章、社交媒体数据等。
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。
实体关系抽取的技术方法综述
实体关系抽取的技术方法综述徐健1’2’3张智雄1 吴振新11(中国科学院国家科学图书馆北京100190)2(中国科学院研究生院北京100049)3(中山大学资讯管理系广州510275)【摘要】对实体关系抽取研究以MUC和ACE评测为主线的发展进行总结，并指出实体关系抽取任务普遍存在的三个问题是特定领域标引数据集的获取、模式的获取以及共指消解。
在对当前关系抽取的相关文献、系统和项目进行分析研究的基础上，将基于非结构化文本的实体关系抽取技术方法归纳为：基于模式匹配的关系抽取、基于词典驱动的关系抽取、基于机器学习的关系抽取、基于Ontol ogy的关系抽取以及混合抽取方法，旨在为进一步构建实体关系抽取系统提供良好借鉴。
【关键词】实体关系抽取信息抽取关系抽取方法【分类号】G250．73Review on Techniques of Entity Relation ExtractionXu Jia nl’2'3Zhan g Zhi xio n91Wu Zh e n x in l1(Natio nal Sc ie n c e L ib r a r y，C h in e s e A c a d e my of Science s，B eij ing100190，China)2(Graduate Univ er si ty of the Chi nes e A cad emy of Sciences，Beijing 100049，China)3(Department of Info rm a ti on Managem ent，Sun Yat—Sen Universi ty，Guangzhou 5 1 0275，China)【Abstr act】Enti ty relation ex t ra ct i on is very imp ortant task in t e x t i n f or m a t i on extraction do m a i n．I t f ir st s um m a ri z es th e development of entity relation e x tr ac t io n related to MUC and ACE，and then points o u t that main difficulties ex i s t in theof relation extraction acquis it io n of training dat a se t，a c qu i s it i o n of t e m pl a t e s，a n d C O—r e f e r e n c eproc essresolution．B a s ed o n the analysis of re c en t related li te ra tu r es，sy st em s a nd projects，it c o n c l u de s the ent i t y relationex tr ac t io n methods f ol lo ws：tem pl at es method，lexico n driven met hod，m ac hin e learning m etho d，On tolo gy driven method，and hybridmeth od．The analysis of these metho ds c a n help to build more efficient entity relation extraction sy s t e m in further step．【Keywords】Entity relation extraction I nf o r m a ti o n extraction Re l a t io n extraction me thods1引言随着数字资源和万维网上的文本信息的飞速增长，从文本中自动抽取知识的技术越来越被关注。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘 要 如何高效地自动理解网络上出现的海量文本信息，日益成为了个严峻的考验。美国华盛顿大学图灵中心
提出的开放信息抽取，是一个有效的解决方法。它具有领域的独立性，无监督抽取，对大量文本的可伸缩性等特点。
该论文首先介绍了开放信息抽取系统的主要功能，然后详细论述了三个主要的开放信息抽取系统的特点、组成部分
3． University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190）
Abstract How to efficiently and automatically understand the mass text information appearing on the Web is increasingly becoming a severe issue． Introduced by Turing Center of University Washington，Open Information Extraction （ OIE） is an effective method w ith characteristics of domain － independent，unsupervised extraction，scalability to large amounts of text． This paper firstly introduces the main functions of OIE system，and then discusses in detail three major open information extraction systems about their features，components， and advantages and disadvantages，and then analyzes the improvement methods and trends of OIE． Finally，the future development of the OIE technologies is explored． Key words Open Information Extraction（ OIE） unsupervised extraction relation phrase argument extraction semantic role labeling
研究成果之一。
作者简介： 刘 振（ 1979 － ） ，男，博士研究生，研究方向： 智能信息处理和信息系统； 张智雄（ 1971 － ） ，男，研究员，博士生导师，研究方向： 智能
信息处理。
·146·
情报杂志
第 32 卷
促进领域无关的知 识 抽 取 应 用，它 能 从 文 本 中 抽 取 出 大量关系对，从网络中抽取数百亿的命题，识别蕴含规 则，映射到已有的本体 ，进行学习偏好分析，获得通用 知识，并可被应用到 各 种 类 型 和 规 模 的 通 用 知 识 库 和 问答系统中。除需要标注的文档集外，OIE 不需要任 何其它人工输入，同时为保障在处理大规模文档集时 的效率，OIE 只需要对文档集进行一次处理。从文本 中抽取出三元组，不需要预先准备好的词汇表，在任意 的句子中识别关系 短 语 和 相 关 论 元 ，尽 量 避 免 专 门 的 名词和动词，仅仅根据语法标记或封闭词类型，抽取系 统更加关注关系如 何 用 通 用 的 方 法 表 达 出 来 ，这 样 更 有利于跨领域，主要以动词（ 或动词短语） 和特定的论 元的形式，获得海量的文本的浅表语义表示。因此，开 放信息抽取系统一般具有三个显著的特点： 领域的独 立性，无监督抽取，对大量文本的可伸缩性。开放信息 抽取技术可以广泛应用在语义搜索、问答系统建设、网 络内容管理以及知识库构建等领域。
以及优缺点，接着分析了开放信息抽取系统的改进方法和发展趋势。最后对未来进行展望。
关键词 开放信息抽取 无监督抽取 关系短语 论元抽取 语义角色标注 开放语言学习
中图分类号 TP18
文献标识码 A
文章编号 1002 － 1965（ 2013） 11 － 0145 － 04
On the State － of － the － art Technology of Open Information Extraction
a． 关系抽取。对句子中的每一个动词，发现最长 的单词序列，该序列以该动词开始，还满足语法限制和 词汇限制，如果任何一对匹配相邻或者重叠，就把它们 进行合并。检验关系短语主要是通过正则表达式进行 匹配，如下：
V | VP | VW* P V = verb particle？ adv？ W = （ noun | adj | adv | pron | det） P = （ prep | particle | inf． marker） 语法限制，减少了支离破碎的抽取和通过轻动词 结构无信息的抽取，该模式限制关系短语或者是一个 简单动词短语，动词短语后面紧跟着一个介词或者助 词，或者是一个动词短语后面紧跟着一个简单名词短 语，最后是一个介词或者助词。 词汇限制 主 要 是 使 用 了 一 个 大 型 的 关 系 短 语 词 典，通过在 50 多亿条 w eb 句子的语料库中发现 POS 模式的所有匹配来构建该词典，为了允许关系短语可 以发生较小的变化，通过去掉辅助动词、形容词和副词 对每一个关系短语进行归一化处理。 b． 论元抽取。对于每一个关系短语，找到在这个 句子里距离该关系 短 语 左 边 最 近 的 名 词 短 语 ，不 是 相 对代词或者”there”，找到在这个句子距离关系短语最 近的名词短语，如果能找到这对（ x，y ） ，就把（ x，r，y ） 返回。 该系统的算法具有以下鲜明特点： 关系短语是从整体的角度来识别，而不是逐字的 识别； 潜在的短语，是通过大规模语料的统计基础上发 现； ＲEVEＲB 是关系优先，而不是论元优先。这就避 免了把一个关系短语里的名词当成一个论元，例如 He claimed responsibility for the accident． 这个句子里面 responsibility 就不是一个论元。 2． 3 Ｒ2A2 系统 以前的开放信息抽取系统都采 用了简单的启发方法，例如抽取简单的名词性短语或 维基百科实体作为论元。但是这些启发式方法不能适 应语言的复杂性，开放信息抽取系统产生的大量的错 误都是源于 不 正 确 或 者 不 合 适 的 论 元。65% 的 ＲE-
或标注新的训练例，基本上无法处理网络上海量的目 标关系。为了适应互联网实际应用的需求，从海量、冗 余、异构、含有大量噪声、不规范的海量网页中大规模 自动化地抽取出实体、关系、事件等多层次的语义单元 信息，并且按照结构化数据格式进行输出，美国华盛顿 大学图 灵 中 心 （ University of Washington Turing Center） 提出开放信息抽取（ Open Information Extraction） ， 它被称为“新 型 抽 取 范 式”的 一 种 知 识 抽 取 方 法［1］。 OIE 作为一种新型的 Web 信息抽取，任务的目标在于
第 32 卷 第 11 期 2013 年 11 月
情报杂志
JOUＲNAL OF INTELLIGENCE
Vol． 32 No． 11 Nov． 2013
开放信息抽取技术的现状研究*
刘 振1，2，3 张智雄1
（ 1． 中国科学院文献情报中心 北京 100190； 2． 徐州工程学院 徐州 221008） 3． 中国科学院大学 北京 100190）
1 开放信息抽取系统的基本功能
一个典型的开放信息抽取系统一般包括三部分功 能： a． 标记： 抽取中使用启发或远程监督对句子进行自 动标记； b． 学习： 使用序列标签图模型（ 例如 CＲF） 训 练关系短语抽取器； c． 抽取： 系统以句子作为输入，从 句子中识别出候选的 NP 论元（ AＲG1，AＲG2） ，然后使 用抽取器标记两个 论 元 之 间 的 每 个 单 词 ，或 者 作 为 关 系短语的组成部分，或者舍弃。
收稿日期： 2013 － 07 － 05
修回日期： 2013 － 08 － 10
基金项目： 国家自然科学基金“基于语言网络的文本主题中心度计算方法研究”（ 编号： 61075047） ； 国家“十二五”科技支撑计划项目“面向外
文科技文献信息的知识组织体系建设与应用示范”（ 编号： 2011BAH10B00） 课题五“信息资源自动处理、智能检索与 STKOS 应用服务集成”的
2． 2 ＲEVEＲB 系统 由于 TEXTＲUNNEＲ 系统存 在的两大问题： 支离破碎 抽取时候省略了
关键信息，主要是由于原来的系统对轻动词结构（ light verb constructions 由动词和名词组成的多个单词的谓 语，其中名词包含谓语的语义联系内容） 处理不当造 成的。在基础进行了改进，开发出来 ＲEVEＲB［3］系统 ，在基于动词的关系中，增加了语法限制和词汇限制。 系统在 500 多 万 web 句 子 语 料 库 中，发 现 了 所 有 的 POS 模式的匹配，系统大概有 170 万确切的规范化的 关系短语，在抽取的时候存在内存中，把进行了词性标 注和 NP 组块的句子作为系统的输入，输出是一系列 的 （ x，r，y） 抽取三元组。该系统主要的抽取过程：
2 当前主流 OIE 系统的进展
2． 1 TEXTＲUNNEＲ 系统 TEXTＲUNNEＲ［2］是最 早的开放信息抽取系统，主要通过三步骤 ： a． 自监督 学习器： 产生用于抽取关系的基于条件随机场的分类 器。输入一个很小的 语 料 集 样 本 ，学 习 器 就 可 以 产 生 一个分类器，判断候选抽取内容是否可信，自监督的特 性减少了手工来标 记 训 练 数 据 ，非 词 汇 性 更 能 适 应 网 络上海量关系的发现。b． 一次性通过抽取器： 使用词 性标注、名词短语组块等浅语法技巧，应用条件随机场 抽取器来一次性搜 寻 整 个 语 料 库，抽 取 句 子 中 的 所 有 可能的关系，没有使用语法解析器，这样保证了系统的 高效。c． 基于冗余的评价器： 根据文中的冗余的概率 模型对抽取出来的关系进行重新排序。这利用了网络 文本的信息冗余，赋给多次出现的抽取内容较高的置 信度。 总 体 上 讲 跟 以 前 的 WEB 信 息 抽 取 系 统 KNOWITALL 相比，错误率能降低了 30% 。