信息抽取-刘全升
信息抽取技术(两篇)2024
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。
信息抽取
信息抽取信息抽取是指从大量的文本数据中自动抽取出与特定主题相关的信息的过程。
随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，信息爆炸式增长，人们面临着海量数据的处理和理解难题。
信息抽取技术的出现为我们解决这一难题提供了有效的方法。
信息抽取技术能够从非结构化的文本数据中自动获取和整理出有用的信息。
在传统的文本处理方法中，人们需要阅读文本并手动提取所需信息，费时费力且容易出错。
而信息抽取技术的出现，使得这个过程变得自动化、高效且准确。
信息抽取技术的核心任务是从文本中抽取结构化的信息，这些信息通常涉及实体、关系和属性。
实体是指具有唯一标识的事物，可以是人、地点、组织等；关系是指实体之间的联系，可以是人与人之间的关系、物品与物品之间的关系等；属性是指描述实体或关系的特征，可以是实体的年龄、价格等。
在信息抽取的过程中，首先需要进行实体识别，即从文本中识别出具有唯一标识的实体。
这一步骤可以通过使用预训练好的模型进行命名实体识别，或者使用基于规则的匹配方法实现。
然后，需要进行关系抽取，即识别实体之间的联系。
这一步骤可以通过训练模型进行关系分类，或者使用依存句法分析等方法实现。
最后，需要进行属性提取，即从文本中抽取出与实体或关系相关的特征。
这一步骤可以通过基于规则的匹配方法或者自然语言处理技术实现。
信息抽取技术在许多领域都有广泛的应用。
在金融领域，信息抽取技术可以用于从新闻和社交媒体等信息源中抽取出与股票市场相关的信息，以辅助投资决策。
在医疗领域，信息抽取技术可以用于从医疗文献和患者病历中抽取出与疾病诊断和治疗相关的信息，以提供个性化医疗建议。
在舆情监控领域，信息抽取技术可以用于从社交媒体和新闻网站等信息源中抽取出与特定事件相关的信息，以监测公众舆论。
尽管信息抽取技术已经取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，信息抽取技术对文本的质量要求较高，对于大量含有噪声和错别字的文本数据，其准确性可能会受到影响。
其次，信息抽取技术在处理多语言、多领域的文本数据时，也面临着一定的挑战。
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。
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
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。
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。
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。
基于人工智能的大数据信息快速抽取算法
数据设置规则数据获取公式，如式 (2) 所示 ：
N −1 K
+
∑
A（⋅ G
+
L）
(2)
通过分析上述公式，可以事先对公式中所包含参数值
进行分析，如 J 为规则数据参数，K 为命令下达数据参数，
N 人工智能模型数据参数，A 为检验操作力度，比例参数，
G 为代表信息转变力度参数，L 代表分子数据数量数值。
98
肖书舟 吴德琨：基于人工智能的大数据信息快速抽取算法
2022 年第 7 期
案，为后续的实验与研究打下良好基础 [4]。
3 大数据信息快速抽取算法
普遍步骤处理大数据信息，主要将数据作为基础，并利
用人工智能内部处理原则，加强对数据基础操作性能处理的
认识，通过优化人工智能内部信息储存结构，合理的对数据
99
基于人工智能的大数据信息快速抽取算法
肖书舟 1 吴德琨 2 1. 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 ；2. 贵州电网有限责任公司都匀贵定供电局
传统大数据信息抽取算法存在信息单次抽取少且速 率低的问题，对工作的开展产生一定的影响，所以提出 了人工智能的大数据信息快速抽取算法，通过对大数据 基本信息的挖掘，检测数据的储存位置，实现对外部条 件的优化控制，获取相对精确的数据支撑，而且应采用 信息规划对数据信息结构进行优化调整，改进抽取算法 方案，完成大数据信息的快速抽取，深入挖掘信息，不 断增大抽取信息量，使得信息抽取速率得到不断提升。 基于此，本文围绕大数据信息及基础现状进行分析，以 便提升数据收集与分析的能力，保证大数据信息挖掘的 准确性，使得整合人工智能数字平台信息更为准确，真 正意义上使信息快速抽取算法的价值得以发挥。
引用 [1] 于晓翠,陈亮,林泽源.基于人工智能的大数据信息快速抽取算 法研究[J].电子设计工程,2019(5):149-153. [2] 王艳,王慧.基于快速Spark人工智能架构的大数据挖掘算法 [J].黑龙江工业学院学报(综合版),2018,18(5):85-89. [3] 王艳,王慧.基于快速Spark人工智能架构的大数据挖掘算法 [J].鸡西大学学报,2018,18(5):85-89. [4] 王海涛.基于大数据和人工智能技术的信息安全态势感知系 统研究[J].网络安全技术与应用,2018(3):60-63+88. [5] 郭乐江,肖蕾,何松,等.基于大数据和人工智能进行网络舆情 分析的研究[J].长江信息通信,2021,34(03):19-23+29.
基于CRF算法的汉语比较句识别和关系抽取
基于CRF算法的汉语比较句识别和关系抽取
黄高辉;姚天昉;刘全升
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2010(027)006
【摘要】比较句是表明事物之间关系的常见表达方式,对于文本挖掘,特别是情感分析,具有重要的价值.目前汉语比较句的研究还是一个新颖的课题,包括汉语比较句的识别和比较关系的抽取.对于汉语比较句的识别,在前人研究的基础上,以SVM为分类器,以特征词和CSR序列规则为特征,同时利用CRF算法抽取实体对象,并增加以实体对象的信息作为特征,显著提高了比较句识别的准确率、召回率和F-度量,最高分别达到96.55%、88.63%和92.43%.对于汉语比较关系的抽取,在CRF算法抽取实体对象的基础上,通过定义一些规则,抽取比较主体和比较基准,也取得了较好的效果,其中比较主体的抽取效果要好于比较基准.
【总页数】4页(P2061-2064)
【作者】黄高辉;姚天昉;刘全升
【作者单位】上海交通大学,计算机科学与工程系,上海,200240;上海交通大学,计算机科学与工程系,上海,200240;上海交通大学,计算机科学与工程系,上海,200240【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于多特征融合的中文比较句识别算法 [J], 张辰;冯冲;刘全超;师超;黄河燕;周海云
2.分布式策略与CRFs相结合识别汉语组块 [J], 黄德根;于静
3.中文比较句识别及比较关系抽取 [J], 宋锐;林鸿飞;常富洋
4.基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别 [J], 陈世梅;伍星;唐凡
5.基于双层CNN⁃BiGRU⁃CRF的事件因果关系抽取 [J], 郑巧夺;吴贞东;邹俊颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 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)。
Shanghai Jiao Tong University
NLP与IE
信息抽取的关键技术
• 命名实体识别 • 实体关系抽取 • 指代消解 • 事件抽取
Shanghai Jiao Tong University
NLP与IE
信息抽取的评价指标
抽取的正确信息点数 准确率 P（Pr ecision） = 所有抽取的信息点数
Shanghai Jiao Tong University
相关研究
主要研究机构
• 哈尔滨工业大学信息检索研究室 • 清华大学智能技术与系统国家实验室自然语言处理组 • 中科院自动化所模式识别国家重点实验室语音语言技术 研究组 • 上海交通大学APEX数据和知识管理实验室 • 大连理工大学信息检索实验室
Shanghai Jiao Tong University
相关研究
ACL&COLING中信息抽取领域论文情况
(统计信息来自：/anthology-new/)
会议 ACLACL-COLING06 ACL07 COLING08 ACL08 投稿 未知 70(含信息检索) 70(含信息检索) 含信息检索 未知 34 录用论文数量 11 15(5篇为信息抽取) 15(5篇为信息抽取) 篇为信息抽取 22 15 中文数量 1 录用比例 未知 21% 未知 43% 占论文总数比例 5% 4%(信息抽取比例) 4%(信息抽取比例) 信息抽取比例 12% 13%
事件元素
• 评价指标一般也采用准确 率、召回率和F指数。
Shanghai Jiao Tong University
NLP与IE
事件抽取
• 可由下面两个主要步骤组成：
1. 事件类别识别：事件模板由事件的类别决定。ACE2005 定义了8 种事件类别以及33 种 子类别。每种事件类别/子类别（简称为“事件类别”）对应着唯一的事件模板。 2. 事件元素识别：事件元素是指事件的参与者。根据所属的事件模板，抽取相应的元素， 并为其标上正确的元素标签
Shanghai Jiao Tong University
NLP与IE
指代消解
• 在信息抽取中，用以合并 描述同一事件或实体的信 息片断。 • 典型的基于学习的知道消 解系统框架：
Shanghai Jiao Tong University
NLP与IE
指代消解的基本方法
• 1978年～1995年，以句法分析为基础的基于语言学方法 的指代消解，代表方法是Hobbs算法以及中心理论。 • 1995年～2002年，这段时间主要是各种基于二元对的分 类方法以及基于向量相似度的聚类方法。 • 2002年至今，越来越多的研究人员开始考虑如何引入背景 知识以及语义知识，同时采用一些全局考虑篇章信息的方 法来实现最优化的篇章指代消解。
Shanghai Jiao Tong University
市场介绍
信息服务企业
• 信息抽取应用往往与其他文档处理技术结合建立功能强大的信息 服务系统。至今，已经有不少以信息抽取技术产品为主的公司出 现。如Cymfony公司、 Bhasha 公司、 Linguamatics公司、 BBN公司等。 • Cymfony公司是一家市场分析与咨询公司，结合功能强大的自动 分析与专家人力解释， Cymfony提供产品和服务，提供情报，消 费者的喜好，竞争对手的长处和短处，以及其他重要信息如公司 的声誉，品牌，产品 和员工等。
Shanghai Jiao Tong University
NLP与IE
实体关系抽取
• 确定实体之间的关系。包括隐含的关系和明确的关系。 • 在信息抽取系统中至关重要。也应用于其它领域如知识管 理、自动问答、语义网等研究中。 • 机确率、召回率和F指数。
Shanghai Jiao Tong University
outline
背景与技术 相关研究 市场介绍 发展趋势 展望
Shanghai Jiao Tong University
市场介绍
早期-分装器生成系统
• 专门用来从网站数据库系统生成的网页。 • 有些采用分隔符为主的抽取规则，无需用到句法和语义 知识，局限于处理比较结构化的数据。如ShopBot, WIEN, SoftMealy和STALKER。 • 有些能处理结构化程度稍差的信息源。如RAPIER, WHISK和SRV。这些系统能处理的文本类型要多一些。 这些系统更接近传统的信息抽取方法。
Shanghai Jiao Tong University
NLP与IE
事件抽取
• 把含有事件信息的非结构化文 本以结构化的形式呈现出来。 • 在自动文摘，自动问答，信息 检索等领域也有着广泛的应用。 • 事件由事件触发词（Trigger） 和描述事件结构的元素 （Argument）构成。
事件触发词
Shanghai Jiao Tong University
市场介绍
具体应用
• ShopBot用于产品描述的信息抽取上，用于比价购物。 所抽取的产品信息按价格排序。 • STALKER被用来抽取不同网站上的餐厅信息，如餐厅 名称、菜肴种类、价格、烹调方法、地址、电话和评价。 • SRV试用在讲座信息的抽取任务上，把讲者、地点、时 间等信息抽取出来。 • RAPIER和WHISK被用于招聘广告的信息抽取。需抽取 的信息点包括职位名称、工资、地点等。 • .....
Shanghai Jiao Tong University
市场介绍
商业信息抽取系统
• 网站信息抽取和分装器生成技术可在一系列的应用领域内发挥作 用。目前只有比价购物方面的商业应用比较成功，而最出色的系 统包括Jango，Junglee和MySimon。 • MySimon是Michael Yang和Yeogirl Yun一起创建的。一种被称 为虚拟学习代理（Virtual Learning Agent－VLA）的技术由 Yeogirl Yun开发并用于网站 的学习中。VLA生成若干智 能代理，能模仿人的采购行 为，经过训练可从任何一 个购物网站上抽取信息。
• 主要采取模式匹配的方法和机器学习的方法。
1. 模式匹配的方法是指对于某类事件的识别和抽取是在一些模式的指导下进行的，采用各 种模式匹配算法将待抽取的句子和已经抽出的模板匹配。准确率较高，但往往依赖于具 体领域，可移植性差。 2. 把事件抽取任务看作分类问题，把主要的精力放在分类器的构建和特征的发现、选择上。 相对而言，这种方法较为客观，不需要太多的人工干预和领域知识，是目前主要采取的 方法。
Shanghai Jiao Tong University
相关研究
主要成果
• 在中文信息抽取的各个关键技术进行了研究，发表了一 系列论文。 • 主要研究集中于信息抽取的应用。如网页信息抽取。 • 开发除了若干原型系统，针对应用提出了一些解决方案。 • 研究人数较少，没有专职于信息抽取的研究，一般与信 息检索等结合在一起。 • 许多技术有待完善，值得深入研究。
研究对象
• 网页 • 邮件 • 广告 • 学术论文 • ...
Shanghai Jiao Tong University
研究实例
亚马逊中的书籍描述：
Shanghai Jiao Tong University
研究实例
利用书的模板抽取信息： Title: The Age of Spiritual Machines : When Computers Exceed Human Intelligence Author: Ray Kurzweil List-Price: $14.95 Price: $11.96 : :
基本步骤
• 1、构造信息抽取规则/模板。 • 2、利用模板抽取特定新闻或事件中包括人、事、地与 时间等事实。 • 3、结构化抽取出来的信息并存储。
Shanghai Jiao Tong University
研究内容
信息抽取
• 在非结构化/半结构化的文本文件中确定特定的信息。 • 将文档集或网页中的非结构化信息转换到结构化数据 库中。适用于不同类型的文本。
Shanghai Jiao Tong University
市场介绍
针对信息抽取的专业评测活动
• MUC-文本信息理解评测会议 • ACE-自动内容抽取评测会议
1. 实体识别与跟踪 （EDT，Entity Detection and Tracking） 2. 关系识别与描述（RDC，Relation Detection and Characterization）
• 与 MUC 相比，目前的 ACE 评测不针对某个具体的领域或场景， 采用基于漏报（标准答案中有而系统输出中没有）和误报（标准 答案中没有而系统输出中有）为基础的一套评价体系，还对系统 跨文档处理（Cross-document processing）能力进行评测。 这 一新的评测会议将把信息抽取技术研究引向新的高度。
召回率 R（ Re call） = 抽取的正确信息点数 所有正确的信息点数
((beta) 2 + 1) × Pr ecision × Re call F指数（F _ measure） = ((beta) 2 × Pr ecision) + Re call
Shanghai Jiao Tong University
0 4 2
Shanghai Jiao Tong University
相关研究
中文信息抽取
• 起步较晚。 • 由于中文本身的特殊性，构建中文信息抽取系统要比构 建英文等其他西文信息抽取系统要苦难的多。 • 目前的主要研究工作还集中在对中文命名实体的识别以 及其他简单的抽取任务。 • 设计实现完整的中文信息抽取系统方面还处在探索阶段。
Shanghai Jiao Tong University
NLP与IE
命名实体识别
• 根据MUC评测结果 ，英文命名实体识别任务的F-指数 （召回率与准确率的加权几何平均值，权重取1）能达到 90%以上，中文的值稍小一些。 • 早期主要采用属于规则的方法，随着计算机计算速度的加 快和大量熟语料的出现，使得统计方法成为实现命名实体 识别的主流方法，如基于HMM的方法，最大熵模型等。 • HMM方法被认为更容易捕捉局部的语言现象，成为更多 研究者的选择，尤其是用于己有的汉语命名实体识别系统 中