复杂网络构建中信息抽取技术综述
基于自然语言处理的信息抽取技术研究
基于自然语言处理的信息抽取技术研究一、引言信息是当今社会的重要组成部分，随着互联网的发展，信息量呈现爆炸式增长。
为了更好地利用这些信息，需要使用信息抽取技术对大量的数据进行自动化处理和分析。
自然语言处理是信息抽取技术的核心，本文主要研究基于自然语言处理的信息抽取技术。
二、自然语言处理介绍自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是指将计算机和人类语言联系在一起的通用操作。
它的目的是解决计算机如何理解和生成人类语言的问题。
自然语言处理主要包括语音识别、文本理解、文本生成等等。
三、信息抽取介绍信息抽取（Information Extraction, IE）是自然语言处理领域的一个重要研究领域，主要用于从文本中提取有用信息。
它包括实体抽取、关系抽取、事件抽取等等。
信息抽取是从非结构化文本中提取结构化数据的重要手段。
四、基于自然语言处理的信息抽取技术基于自然语言处理的信息抽取技术主要包括以下几种方法：1.实体抽取实体抽取是指从文本中抽取出指代外部世界对象的名词短语，如人名、地名、组织机构名等等。
实体抽取是信息抽取过程中的一个重要步骤，它可以为后续的任务提供基础数据。
实体抽取方法主要包括规则匹配、统计学方法和机器学习方法。
其中，规则匹配方法依赖于自定义规则，通常无法处理复杂的句子结构；统计学方法通过训练模型，能够灵活地处理各种语料库；机器学习方法更适用于处理复杂的文本信息，但需要大量的手工标注数据来训练模型。
2.关系抽取关系抽取是指从文本中找到实体之间的语义关系。
关系抽取可以是文本分类、文本聚类、深度学习等多种方法的组合。
关系抽取方法主要包括基于规则的方法和基于统计学的方法。
具体而言，基于规则的方法可以通过编写规则从文本中提取关系，但是这样的方法需要大量的人工工作；基于统计学的方法则可以分析大量语料库，从中找到实体之间的关系。
3.事件抽取事件抽取是指从文本中抽取出事件的要素，包括事件触发词、参与者等。
多模态数据特征抽取的方法综述
多模态数据特征抽取的方法综述随着信息技术的不断发展，我们生活中产生的数据呈现出多样化的特点。
多模态数据是指包含了多种不同类型的数据，例如图像、文本、语音等。
这些数据具有丰富的信息，可以提供更全面、准确的分析和决策支持。
因此，如何有效地从多模态数据中提取有用的特征成为了一个重要的研究方向。
在多模态数据特征抽取的研究中，主要有以下几种方法。
1. 基于传统机器学习的方法传统的机器学习方法在多模态数据特征抽取中得到了广泛应用。
这些方法通常将不同类型的数据转化为统一的特征表示，然后使用传统的机器学习算法进行分类或回归。
例如，可以使用主成分分析（PCA）将图像和文本数据转化为低维的特征向量，然后使用支持向量机（SVM）进行分类。
这种方法的优点是简单易懂，且具有较好的可解释性。
然而，由于传统机器学习方法对数据的线性关系假设较强，对于复杂的多模态数据可能表现不佳。
2. 基于深度学习的方法深度学习在多模态数据特征抽取中取得了显著的成果。
深度学习模型可以自动地从原始数据中学习到高层次的特征表示，无需手动设计特征提取器。
例如，卷积神经网络（CNN）可以直接从图像数据中学习到图像的特征表示，而循环神经网络（RNN）可以处理序列数据，如语音和文本。
此外，还有一些特殊的深度学习模型，如自编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（GAN），可以用于多模态数据的特征抽取。
深度学习方法的优点是可以处理复杂的非线性关系，具有较好的泛化能力。
然而，深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源，且模型的可解释性较差。
3. 基于迁移学习的方法迁移学习是一种将已学习到的知识应用于新任务的方法。
在多模态数据特征抽取中，迁移学习可以通过将在一个任务上学到的特征应用于另一个任务上，从而提高特征抽取的效果。
例如，可以使用在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，将其作为特征提取器，然后在文本分类任务中使用这些特征。
迁移学习方法的优点是可以利用已有的数据和模型，提高特征抽取的效率和准确性。
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。
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人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样地进行智能决策和行为的科学，具有广泛的应用领域。
在人工智能的发展过程中，知识发现与信息抽取（Knowledge Discovery and Information Extraction）起到了重要的作用。
本文将对知识发现与信息抽取在人工智能中的应用进行详细探讨。
一、知识发现与信息抽取的概念知识发现与信息抽取是指从大规模的文本数据中自动发现有价值的信息和知识，以便于人们进行更深入的分析和决策。
它是人工智能领域的一个重要研究方向，也是构建智能系统的基础。
知识发现与信息抽取涵盖了文本分类、实体识别、关系抽取、事件检测等多个任务。
二、知识发现与信息抽取的方法1. 文本分类文本分类是指将大量的未标记文本数据自动分类到已知的类别集合中。
其目的是根据文本的内容将其归类，以便于后续的信息提取和知识发现。
常见的文本分类方法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习模型等。
2. 实体识别实体识别是指从文本中自动识别出具有特定意义的名词短语，如人名、地名、组织机构名等。
实体识别可以帮助我们了解文本内容中涉及到的关键信息，为后续的知识发现和信息抽取提供基础。
在实体识别中，常用的方法包括基于规则的方法、统计方法和基于深度学习的方法等。
3. 关系抽取关系抽取是指从文本中自动识别实体之间的关系，如人物之间的家庭关系、企业之间的合作关系等。
关系抽取可以帮助我们了解文本中实体之间的联系和相互作用，进一步深化对文本内容的理解。
关系抽取常用的方法包括基于规则的方法、统计方法和基于深度学习的方法等。
4. 事件检测事件检测是指从文本中自动检测和识别具有某种特定性质的事件，如自然灾害、恐怖袭击等。
事件检测可以帮助我们了解文本中发生的重要事件，为后续的应对和决策提供依据。
事件检测常用的方法包括基于规则的方法、统计方法和基于深度学习的方法等。
基于复杂网络的数据挖掘技术研究
基于复杂网络的数据挖掘技术研究随着网络技术的日益发展，人们在以前无法想象的领域找到了无限的可能，在现代社会的各种领域中，数据量巨大，并日益复杂。
数据挖掘，作为一种从大量数据中寻找未知关系和规律的技术手段，已经成为了信息时代中非常重要的一种应用。
而基于复杂网络的数据挖掘技术的研究，更是人们研究数据挖掘的重要方向之一。
一、复杂网络的概念我们先来了解一下什么是复杂网络，它是一种由大量节点（或者说顶点）和它们之间的复杂联系构成的网络。
这些节点可以是物体、人或者其他事物，而它们所之间的联系，则可以是关系、信号传递、交流交换等等。
这些节点和它们所之间的联系可以形成让人看到整个网络的拓扑结构，例如：环、网格和随机网络等等。
二、基于复杂网络的数据挖掘技术基于复杂网络的数据挖掘技术，是指通过复杂网络的结构和特征，在大量数据中寻找出未知关系和规律的方法。
这种方法不仅仅是寻找单节点的特征，而是将整个网络作为单位来分析，以寻找整个网络之间的关系，从而进行更加深入有效的数据挖掘。
1.节点的重要性网络中的节点有很多指标可以用来衡量它的重要性，例如度、介数、接近度等指标，通过这些指标可以找到节点在网络中的重要性位置。
一个节点的度越高，越能代表网络的重要性；如果一个节点的介数比较高的话，那么就代表着这个点在网络中有着比较大或者最短的关联链路；接近度则是表示节点和网络中其他节点之间的相似程度，越接近则表示关联程度越高。
2.网络中的集群我们在现实生活中或者是网络上都可以发现很多的集群组织，例如社交网络中的朋友圈，互联网中的论坛板块等等。
基于复杂网络的数据挖掘技术，也可以通过寻找网络中的集群，来发现网络内部更加深入的结构。
3.信息的传播一个内容具有吸引人的特质，往往会在网络中得到更广泛的传播。
基于复杂网络的数据挖掘技术，可以通过收集和分析网络上的文本信息，来研究关于某一事件、文化、商品等方面的信息传播规律，从而提高信息传播的效果。
三、应用与前景在现实生活和网络时代中，我们无法避免数据的收集和分析，而基于复杂网络的数据挖掘技术，可以让我们更好地掌握网络信息，挖掘出更为深入的内容，为我们所需要的广泛应用提供支持。
自然语言处理中信息抽取技术的使用方法
自然语言处理中信息抽取技术的使用方法自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向之一。
在大数据时代，海量文本数据的处理和理解已经成为了一个重要的问题。
信息抽取（Information Extraction，简称IE）作为NLP中的一个重要任务，旨在从非结构化的文本中提取有用的信息，并对其进行结构化表示。
信息抽取技术的使用方法如下：1. 文本预处理：在进行信息抽取之前，首先需要对原始文本进行预处理。
这包括去除文本中的噪声、停用词和标点符号，进行词干化和词形还原等操作，以便提取出更有意义的信息。
2. 实体识别：实体识别是信息抽取中的一个重要任务，其目标是识别文本中的实体，例如人物、地点、组织机构等。
常用的方法包括基于规则的实体识别和基于机器学习的实体识别。
规则方法通过设计一系列的规则来识别实体，而机器学习方法则通过训练模型来实现实体识别。
3. 关系抽取：关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系。
例如，在一篇新闻报道中，我们可能需要抽取出公司与公司之间的合作关系。
关系抽取的方法主要包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法通过定义一系列的规则来抽取出关系，而基于机器学习的方法则通过训练模型来抽取出关系。
4. 事件抽取：事件抽取是信息抽取的一种高级形式，其目标是从文本中抽取出事件的要素和结构。
例如，在一篇新闻报道中，我们可能需要抽取出事件的主体、时间和地点等要素。
事件抽取的方法主要包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法通过定义一系列的规则来抽取出事件，而基于机器学习的方法则通过训练模型来抽取出事件。
5. 模式匹配：模式匹配是信息抽取的一种常用方法，其通过定义一系列的模式来识别文本中的特定信息。
例如，我们可以通过匹配电话号码的模式来抽取出文本中的电话号码信息。
模式匹配可以通过正则表达式、词典匹配等方法来实现。
基于深度学习的网络信息抽取及分类技术研究
基于深度学习的网络信息抽取及分类技术研究随着互联网的发展，网络信息呈现出爆炸式增长的趋势。
如何有效地分析和实现网络信息的高效利用已成为了互联网时代的重要研究方向之一。
其中，网络信息抽取和分类技术是非常重要的一环。
本文将讨论基于深度学习的网络信息抽取及分类技术的研究进展和应用前景。
一、深度学习在网络信息抽取中的应用网络信息抽取主要是通过机器学习和自然语言处理等技术来实现对文本数据的抽取和组织。
而深度学习由于其强大的学习能力和可自我优化的特点，在网络信息抽取中有着广泛的应用。
深度学习在网络信息抽取中的应用主要包括三个方面：实体识别、关系抽取和事件提取。
1. 实体识别实体识别主要是识别文本中的实体对象，如人名、地名、公司名等。
针对传统的机器学习和自然语言处理方法在这一领域中存在的问题，基于深度学习的实体识别算法能够在一定程度上提高实体识别的准确率和泛化能力。
2. 关系抽取关系抽取主要是识别文本中实体之间存在的关系，如工作关系、亲戚关系等。
基于深度学习的关系抽取技术可以自动学习关系特征，提高关系抽取的准确率和稳定性。
3. 事件提取事件提取主要是从文本数据中识别出事件，如自然灾害、财经事件等。
基于深度学习的事件提取技术可以有效地从大规模文本数据中抽取出事件，较传统方法具有更高的效率和准确率。
二、深度学习在网络信息分类中的应用网络信息分类是指将网络信息进行分类，如将电子邮件分类为垃圾邮件和常规邮件。
深度学习在网络信息分类中也有着广泛的应用。
深度学习在网络信息分类中的应用主要包括两个方面：文本分类和图片分类。
1. 文本分类基于深度学习的文本分类技术主要是通过学习文本数据的全局特征和局部特征来实现文本分类。
该技术可以处理大规模的文本数据，具有较高的准确率和稳定性。
2. 图片分类基于深度学习的图片分类技术主要是通过学习图片数据的特征，提取出图片数据的高级特征来实现图片分类。
该技术可以处理大规模的图片数据，具有较高的准确率和鲁棒性。
多模态数据中关键信息抽取技术研究
多模态数据中关键信息抽取技术研究随着信息技术的快速发展，多模态数据的应用越来越广泛，例如图像、视频、语音等。
多模态数据中蕴含了丰富的信息，但其中的关键信息提取却是一个具有挑战性的问题。
本文将探讨多模态数据中关键信息抽取技术的研究进展和应用前景。
关键信息是指在多模态数据中具有重要意义和价值的内容，可以帮助用户更好地理解和使用数据。
多模态数据中的关键信息抽取技术可以分为两个方面：模态融合和关键信息提取。
模态融合是指将不同模态的数据进行整合，以便更好地理解和应用数据。
关键信息提取则是从融合后的数据中提取出具有重要意义的内容。
在模态融合方面，研究者们提出了多种方法。
一种常用的方法是基于特征融合的模型。
通过提取不同模态数据的特征，并将其进行融合，可以得到更全面、准确的信息。
另一种方法是基于图像和文本之间的关联性。
通过分析图像和文本之间的相互作用，可以提取出更有意义的信息。
此外，还有一些基于深度学习的方法，如卷积神经网络和循环神经网络等，可以更好地利用多模态数据的特点。
关键信息提取是模态融合的下一步，也是更具挑战性的一步。
在多模态数据中，关键信息可能存在于不同的模态中，因此需要对多模态数据进行综合分析。
一种常用的方法是基于机器学习的关键信息提取模型。
通过训练模型，可以自动地从多模态数据中提取出关键信息。
另一种方法是基于自然语言处理的技术。
通过对文本进行语义分析和情感识别，可以提取出更加准确、有意义的关键信息。
关键信息抽取技术在多个领域具有广泛的应用前景。
在金融领域，可以帮助分析师从大量的多模态数据中提取出关键信息，辅助决策。
在医疗领域，可以帮助医生更好地理解和分析患者的多模态数据，提供更精准的诊断和治疗方案。
在智能交通领域，可以帮助交通管理部门更好地监测和分析交通情况，提供更高效的交通管理措施。
综上所述，多模态数据中关键信息抽取技术的研究是一个具有挑战性和重要性的问题。
通过模态融合和关键信息提取，可以更好地利用多模态数据中的信息，为各个领域提供更准确、有意义的数据分析和决策支持。
数据挖掘中的信息抽取和关系分析技术研究
数据挖掘中的信息抽取和关系分析技术研究一、信息抽取技术概述信息抽取是数据挖掘的一个重要分支，是从非结构化数据中获取有用信息的过程。
信息抽取技术的发展过程经历了从规则模板抽取到基于机器学习的抽取，再到深度学习的抽取。
当前主要的信息抽取任务包括：Named Entity Recognition（NER，命名实体识别）、Entity Relation Extraction（ERE，实体关系抽取）、Event Extraction等。
二、基于模板的信息抽取技术研究基于模板的信息抽取技术是早期的信息抽取方法，它利用预定义规则和规则模板来识别文本中的实体和关系。
这种方法在处理相对简单的任务方面效果不错，但是在处理核心任务方面有许多挑战——规则的大量编写工作，需要依赖领域专家知识产生规则模板，且对于新的领域和新的任务，需要重新编写大量的规则和模板。
此外，在真实世界的场景下，文本的多样性、文本结构的复杂性和语言的多样性也使得基于模板的抽取技术不适用。
三、基于机器学习的信息抽取技术研究随着机器学习在自然语言处理领域的广泛应用，基于机器学习的信息抽取方法逐渐成为主流。
它将抽取任务视为分类任务，利用分类算法训练模型，对抽取目标进行分类。
其中，条件随机场（CRF）被广泛用于命名实体识别和实体关系抽取任务中。
支持向量机（SVM）和决策树等分类算法也被用于实体关系抽取和事件抽取中。
基于机器学习的信息抽取技术不依赖于人工编写规则，不需要领域专家的知识，可以自动学习特征模式。
但是，这种方法需要大量的标注数据以支持算法的训练，而在现实情况下，标注数据的获取是非常困难的。
四、基于深度学习的信息抽取技术研究随着深度学习技术的发展，基于深度学习的信息抽取方法逐渐得到广泛关注。
深度学习方法能够通过学习大量数据的分布，自动获取特征进行分类。
目前，基于深度学习的信息抽取技术主要包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RCNN）等。
复杂网络模型构建及其在知识系统中的应用共3篇
复杂网络模型构建及其在知识系统中的应用共3篇复杂网络模型构建及其在知识系统中的应用1复杂网络模型构建及其在知识系统中的应用随着大数据时代的到来，人们在处理海量信息时，发现简单的线性模型已经不能满足实际需求，因为它无法表示变量之间错综复杂的关系。
因此，将网络理论引入到数据分析中，成为一种热门的工具。
而复杂网络在网络理论中的应用幅度也越来越广泛。
本文将介绍复杂网络的基本概念、不同的构建方法、以及其在知识系统中的应用。
一、复杂网络的基本概念复杂网络是指由大量节点和较多连接构成的一个网络，比如人际网络、互联网、交通网络等。
复杂网络的结构主要是由节点和边两部分组成。
节点即网络中的点，比如人、网站、城市等，节点可以是离散的也可以是连续的；边即连接节点的线，比如人际关系、网站的超链接、城市之间的道路等。
更进一步地，我们可以把复杂网络分为随机网络和非随机网络。
随机网络是指网络中的每个节点和所有其他节点的连接是等概率的；非随机网络则反映系统的有序特征，每个节点的度数往往呈现出幂律分布。
二、复杂网络的构建方法构建复杂网络主要有三种方法：随机连接法、同配连接法和赋权连接法。
随机连接法是指在节点之间等概率的产生随机连接，缺点是无法反映真实世界网络复杂的连通性特征。
同配连接法是指度数相近的节点之间更容易建立连接，可以反映节点度数的分布特征，但同类节点间的连通性将会被过度放大。
赋权连接法则是将表征节点之间联系的网络中的连线标上具体的权重，进一步扩展了复杂网络的应用范围。
三、复杂网络在知识系统中的应用知识管理是信息产业中的重要组成部分，而复杂网络在知识管理方面的应用越来越明显，比如利用复杂网络分析进行概念的语义建模、知识抽取、知识发现、知识评价等。
举例来说，在文献检索方面，借鉴复杂网络的思路，人们创造了基于知识网络的文献检索系统，在其中，整个文献库被看做一个完全网络，每一篇文献被看做一个节点，如果两篇文献有同一关键词共同出现，则它们之间建立一条连线，形成一个大的知识网络。
计算复杂网络特征指标提取方法整理
计算复杂网络特征指标提取方法整理复杂网络是由大量节点和连接这些节点的边构成的网络结构。
它被广泛应用于各种领域，如社交网络分析、交通网络、生物网络等。
为了更好地理解和分析复杂网络，我们需要提取一些重要的特征指标来描述网络的结构和特性。
本文整理了计算复杂网络特征指标的常见方法，并对其进行了详细的介绍和说明。
1. 节点特征指标的提取方法：1.1 度中心性（Degree centrality）：度中心性是指一个节点有多少条连接边。
计算度中心性的方法很简单，只需计算节点的连接边数即可。
1.2 近邻中心性（Closeness centrality）：近邻中心性是指一个节点与其他节点之间的距离。
计算近邻中心性的方法可以使用最短路径算法，计算节点到其他节点的最短路径长度，然后将这些路径长度求和并取倒数，即可得到近邻中心性。
1.3 介数中心性（Betweenness centrality）：介数中心性是指一个节点作为中间节点在网络中传播信息的能力。
计算介数中心性的方法可以使用最短路径算法，计算通过节点的最短路径的数量与网络中所有最短路径的数量的比值。
2. 边特征指标的提取方法：2.1 连接密度（Connectivity density）：连接密度是指网络中实际边的数量与可能边的数量之比。
计算连接密度的方法很简单，只需计算实际边的数量并除以可能边的数量即可。
2.2 聚集系数（Clustering coefficient）：聚集系数是指一个节点与其邻居节点之间的连接程度。
计算聚集系数的方法可以使用三角形计数方法，计算节点的邻居节点之间的边数并除以可能的边数。
2.3 双向度（Bidirectional degree）：双向度是指一个节点既是连接其他节点的起点又是连接其他节点的终点的能力。
计算双向度的方法可以使用计算节点的出度和入度，并求其和。
3. 子图特征指标的提取方法：3.1 包含关系（Inclusion relationship）：包含关系是指一个子图是否包含另一个子图。
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。
属性抽取研究综述
属性抽取研究综述
徐庆婷;洪宇;潘雨晨;姚建民;周国栋
【期刊名称】《软件学报》
【年(卷),期】2023(34)2
【摘要】属性抽取是一种自动识别和提取属性表述文字的自然语言处理任务.首先重温了属性抽取的基本任务、权威数据资源和通用评测规范,并在此基础上全面回顾了现有前沿技术,包括基于统计策略和特征工程的传统抽取技术以及利用深度学习的神经抽取技术.特别地,以属性表述语言的本质为出发点,结合现有技术暴露出的不足,对该领域的技术难点和推演方向给出了详细解释.
【总页数】22页(P690-711)
【作者】徐庆婷;洪宇;潘雨晨;姚建民;周国栋
【作者单位】苏州大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于整数线性规划的商家属性抽取研究
2.基于实体属性抽取的植物问答系统的研究
3.触发词与属性值对联合抽取方法研究
4.基于类卷积交互式注意力机制的属性抽取研究
5.基于远程监督的人物属性抽取研究
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基于人工智能的大数据信息快速抽取算法
基于人工智能的大数据信息快速抽取算法
一、算法介绍
基于人工智能的大数据快速抽取算法是一种基于机器学习技术和自然语言处理技术的高效、快速、精确的大数据抽取算法。
它可以从大量文本中快速抽取出大量有价值的信息，将大量文本转化为可读、可查、可使用的信息，为研究分析、决策支持提供重要的依据。
二、算法特点
1、快速抽取：算法采用分词技术进行文本分析，可以从大量文本中快速抽取有价值的信息，从而极大的提高抽取信息的效率。
2、精确抽取：算法采用规则匹配技术，可以提取精确的信息，从而提高信息的准确性，避免识别误差产生的错误结果。
3、便捷使用：算法采用可视化的展示方式，可以通过图表、文本标注等多种方式展示抽取的信息，便于用户快速阅读和使用，极大的提高了抽取信息的使用效率。
三、算法实现
1、文本分析：使用分词技术将文本分析成一个个的词，从而实现文本的快速抽取。
2、规则匹配：使用规则匹配技术，将文本中出现的信息抽取出来，并且精确的匹配准确的信息，从而提高信息的准确率。
3、可视化展示：使用图表、文本标注等多种方式展示抽取的信息，便于用户快速阅读和使用，极大的提高了抽取信息的使用效率。
四、应用。
复杂网络中的信息传播与动力学模型研究
复杂网络中的信息传播与动力学模型研究在当今数字时代，信息传播已经成为了社会生活的一部分。
除了传统的媒体渠道外，人们可以通过互联网快速传播和获取信息。
这种信息传播模式不仅改变了社交交流方式，还对社会、经济、政治等方面产生了深远的影响。
因此，研究复杂网络中的信息传播方式和动力学模型成为了一项重要的研究领域。
复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。
节点可以是个体、组织、机构等，边代表它们之间存在的相互作用关系。
通过研究复杂网络，我们可以深入了解信息在网络中的传播方式，并探索影响信息传播的因素。
在研究复杂网络中的信息传播时，一个重要的问题是如何建立动力学模型来描述和预测信息传播过程。
动力学模型可以帮助我们理解信息在网络中的传播路径、速度和影响力等方面的特征。
一个经典的动力学模型是传染病模型。
传染病模型基于人们之间的传染关系来研究疾病的传播方式。
同样地，我们可以将信息传播类比为一种“传染病”，其中信息的“传染者”是初始发布者，而信息的“受感染者”是其他节点在收到信息后进一步传播的节点。
通过建立合适的动力学模型，我们可以模拟信息传播的传染过程，并利用数学和计算方法分析传播的速度、范围和影响。
除了传染病模型外，还有其他类型的动力学模型可以用于研究复杂网络中的信息传播。
例如，扩散模型可以描述在网络中信息的扩散过程，但它不涉及节点之间的相互作用关系。
反馈模型则更加关注节点之间的相互作用，并研究节点之间的反馈机制对信息传播的影响。
通过研究复杂网络中的信息传播和动力学模型，我们可以获得很多有用的信息。
首先，我们可以深入了解信息传播的特征和行为，从而为我们设计更有效的信息传播策略提供指导。
其次，我们可以预测信息传播的速度和范围，并提前采取措施来控制和调控信息的传播。
此外，我们还可以发现网络结构对信息传播的重要性，并根据这些发现来优化网络拓扑结构。
尽管复杂网络中的信息传播和动力学模型研究具有很多潜在的应用价值，但是在实际领域中的应用还存在一些挑战。
复杂网络中的知识图谱构建与应用研究
复杂网络中的知识图谱构建与应用研究随着互联网的普及和应用，信息和数据的爆炸式增长让人们渐渐意识到知识的重要性。
而随着大数据时代来临，人工智能、机器学习等技术也得到了长足的发展和应用。
其中，复杂网络和知识图谱的构建与应用研究成为学术界和工业界的热点。
本文主要介绍复杂网络中的知识图谱构建和应用研究。
一、复杂网络复杂网络是由大量的节点和节点间的连接关系构成的一个网络结构，它不仅仅是简单的网格、星形、树形等几何结构，还包含了异构、权重、带有动态演化的复杂结构。
复杂网络研究的内容，主要涉及网络的拓扑结构、网络的模型、网络的演化过程、网络中局部和全局的特性等。
复杂网络已经在社交、生物、交通、金融等领域得到广泛的应用。
二、知识图谱知识图谱是人工智能和自然语言处理领域的重要成果之一。
它是一种具有结构化和语义化特点的知识表示形式，能够用于描述真实世界中的实体及其之间的关系。
知识图谱的本质是一种大规模、可扩展的图数据库，它不仅仅是存储和表示知识，还能够利用图算法进行知识推理和分析。
知识图谱已经被广泛运用在搜索引擎、智能问答、自然语言处理等领域中。
三、复杂网络中的知识图谱构建在复杂网络中构建知识图谱，首先需要对复杂网络进行建模和分析。
可以使用各种复杂网络模型来生成网络，如随机网络、小世界网络、无标度网络等。
然后，通过从网络中提取实体和关系的方式来构建知识图谱。
复杂网络中知识图谱的构建可以分为两个主要步骤：实体识别和关系抽取。
实体识别可以使用基于规则、基于统计、基于机器学习等技术，从网络中提取出实体。
关系抽取则可以使用基于统计、基于规则、基于机器学习、基于深度学习等技术，从网络中提取出实体之间的关系。
在知识图谱构建过程中，因为复杂网络中存在着大量的异构性和动态性，如何对实体和关系进行表示和存储也是一个关键问题。
四、知识图谱在复杂网络中的应用复杂网络中的知识图谱应用广泛，主要涉及以下几个方面：（1）社交网络分析：利用知识图谱中的关系信息，研究社交网络中的社群、影响力传播等问题。
如何使用AI技术实现信息抽取与知识图谱
如何使用AI技术实现信息抽取与知识图谱一、AI技术在信息抽取中的应用信息抽取是指从大量的非结构化文本数据中，自动识别和提取出特定的关键信息。
随着互联网的迅猛发展和数据爆炸式增长，传统方法已经无法满足海量信息处理与管理的需求。
AI技术作为新兴技术之一，在信息抽取领域具有广泛的应用前景。
1. 文本分类AI技术可以通过机器学习算法对文本进行分类，将大规模的文本数据分别归类到不同的话题或主题下。
这使得用户可以更快速地检索相关资讯，并帮助企业监测市场动态、竞争情报等。
2. 关键词提取关键词提取是指从大篇幅文本中自动挑选出代表性且概括性强的关键词。
AI技术可以通过自然语言处理算法，结合深度学习模型，从文本中识别高频率、重要度较高的单词或短语，并进行整理和提取。
这对于搜索引擎优化、摘要生成以及知识图谱构建等都具有极大帮助。
3. 命名实体识别命名实体(如人名、地名、机构名等)识别是信息抽取的关键环节之一。
AI技术可以通过命名实体识别算法，在文本中自动检测并标记出命名实体，提高信息抽取的准确性和效率。
这为各行各业的智能化应用提供了基础。
二、AI技术在知识图谱构建中的应用知识图谱（Knowledge Graph）是一种描述现实世界中事物及其关系的语义网络模型。
利用AI技术对大规模结构化与非结构化数据进行处理和分析，可帮助构建起完整且精确的知识图谱，实现深度理解和智能推理。
1. 实体链接AI技术可以通过实体链接算法，将文本中提到的具体事物（如人名、地名）与先前确认好的实体在知识图谱中进行匹配和链接。
这样可以减少歧义性和不确定性，并为后续深度分析和推理提供良好基础。
2. 关系提取关系提取是指从文本数据中发现并抽取出不同事物之间的相互联系或依存关系。
AI技术可以运用自然语言处理和深度学习算法，对表达复杂关系的句子进行语法分析和关系提取，并将其构建到知识图谱中。
这有助于更好地揭示事物之间的内在联系。
3. 知识推理AI技术可以通过知识推理算法，基于已有的事实和规则对知识图谱进行推理，得出新的结论和发现。
基于深度学习的智能网页信息抽取技术研究
基于深度学习的智能网页信息抽取技术研究智能网页信息抽取技术是一项重要的研究领域，它通过自动抽取网页中的有用信息，为用户提供准确、高效的搜索和信息获取体验。
在过去的几年里，深度学习技术的发展为智能网页信息抽取带来了巨大的突破。
本文将重点探讨基于深度学习的智能网页信息抽取技术的研究进展和应用。
一、深度学习在智能网页信息抽取中的应用传统的网页信息抽取方法通常基于规则或模板，需要人工提供特定的规则或模板，从而限制了其适用范围。
而基于深度学习的方法则能够自动地从大量的网页中抽取信息，克服了传统方法的局限性。
深度学习通过训练神经网络来自动学习和抽取特征，具有很强的适应性和泛化能力。
深度学习在智能网页信息抽取中的应用主要包括以下几个方面：1. 基于卷积神经网络的特征提取：卷积神经网络（CNN）在图像识别领域有着广泛的应用。
在智能网页信息抽取中，可以将网页视为二维图像，使用卷积神经网络从图像中提取出局部与全局特征，识别网页中的结构化信息。
2. 基于循环神经网络的序列建模：循环神经网络（RNN）能够有效地处理序列数据。
在网页信息抽取中，可以使用循环神经网络来建模网页的文本内容，捕捉文本的上下文信息，从而提取出有用的文本信息。
3. 端到端的学习方法：深度学习技术可以将信息抽取任务作为一个端到端的学习问题来解决，从原始的网页数据中直接学习抽取有用信息的模型。
这种方法不依赖于特定的规则或模板，具有更强的泛化能力和适应性。
二、深度学习在智能网页信息抽取中的挑战虽然深度学习在智能网页信息抽取中取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
1. 缺乏标注数据：深度学习需要大量的标注数据来进行训练。
然而，在智能网页信息抽取中，获取大规模的标注数据是一个非常困难的任务。
因此，如何有效地利用有限的标注数据进行模型训练成为一个关键问题。
2. 多样性的网页结构：网页的结构多样性导致了信息抽取的复杂性。
不同的网页可能采用不同的布局、标记和样式，这给信息抽取带来了挑战。
信息科学中的知识抽取与表示方法研究
信息科学中的知识抽取与表示方法研究信息科学是一门研究如何获取、处理和传输信息的学科。
在信息科学的研究领域中，知识抽取与表示方法是一项重要的研究内容。
本文将探讨知识抽取与表示方法在信息科学中的应用和研究进展，并对未来发展方向进行展望。
一、知识抽取的概念和意义知识抽取，顾名思义，就是从大量的文本和数据中自动抽取出有用的知识。
在当今信息爆炸的时代，如何从大量的信息中获取有意义的知识成为了一项迫切的需求。
知识抽取的目标是将非结构化和半结构化的文本数据转化为结构化的知识表示，以便于计算机的进一步处理和分析。
知识抽取的研究对于信息检索、自然语言处理、数据挖掘等领域具有重要的意义。
通过知识抽取，我们可以从海量的文本中提取出有用的信息，加快信息处理的速度和效率。
同时，知识抽取还可以帮助我们构建知识图谱，提供智能搜索和推荐等服务，让我们快速获取所需的知识。
二、知识抽取的方法与技术知识抽取的方法与技术主要包括实体识别、关系抽取和事件抽取等。
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、组织机构等。
通过分析文本的语义和上下文信息，我们可以使用机器学习和自然语言处理的方法来进行实体识别。
关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系。
对于一些特定的领域，我们可以通过构建领域相关的知识库，利用机器学习和数据挖掘的方法来进行关系抽取。
事件抽取是指从文本中抽取出事件的描述和相关信息。
通过分析文本的句法和语义结构，我们可以识别出事件的主体、谓词和宾语等要素，从而得到事件的完整描述。
除了以上基本的方法与技术之外，知识抽取还可以结合其他相关技术，如机器学习、自然语言处理、语义表示等，进行深度学习和语义理解的研究。
三、知识表示的方法与技术知识表示是将抽取出的知识转化为计算机可以理解和处理的形式。
在知识表示的研究中，最常用的方法是使用本体论和语义网络来表示知识。
本体论是一种描述和组织知识的形式化方法。
通过定义概念、关系和属性等基本要素，我们可以建立起一个层次化的本体结构，用于表示和推理知识。
复杂网络数据挖掘方法
复杂网络数据挖掘方法随着互联网的快速发展，网络中积累了海量的复杂数据。
这些数据包含了丰富的信息和相互之间的复杂关联关系，如社交网络中的用户关系、电子商务中的用户购买行为、互联网搜索引擎中的链接关系等。
为了从这些复杂网络数据中发现有价值的知识和模式，研究者们提出了各种复杂网络数据挖掘方法。
一、节点挖掘方法节点挖掘方法通过分析网络中节点的属性和连接关系，发现节点的特征和节点之间的关联模式。
其中，社区发现是一种常见的节点挖掘方法，用于发现网络中具有紧密联系的节点群体。
社区发现方法通常基于节点之间的连接紧密度或共同的属性特征，如标签、兴趣等来划分社区。
二、链路挖掘方法链路挖掘方法主要关注网络中的边或链接关系，通过分析边的属性、权重或连接模式等，发现边的特征和边之间的规律。
链路预测是一种常见的链路挖掘方法，用于预测网络中可能存在但尚未建立的连接关系。
链路预测方法通常基于图结构中已有的边和节点属性，利用机器学习、统计模型等技术来预测未知的边。
三、图模式挖掘方法图模式挖掘方法旨在发现网络中的重复子结构和模式。
这些模式可以帮助我们理解网络的组织结构、功能特征等。
图模式挖掘方法通常基于频繁子图挖掘技术，通过寻找网络中出现频率较高的子图来发现模式。
这些子图可以是简单的三角形、环形结构，也可以是复杂的星形或其他特定形状。
四、流动性挖掘方法流动性挖掘方法关注网络中数据的流动和传播过程，通过分析节点和边的属性以及它们之间的交互关系，挖掘数据的传播路径和传播模式。
这些方法可以应用于社交网络中的信息传播、疾病传播模型等领域。
流动性挖掘方法通常基于图中的消息传播、扩散模型或随机游走等算法，并结合机器学习算法来对传播过程进行建模和预测。
总结起来，复杂网络数据挖掘方法主要包括节点挖掘、链路挖掘、图模式挖掘和流动性挖掘。
这些方法可以帮助我们从复杂网络中发现隐藏在数据背后的有价值的知识和模式。
通过应用这些方法，我们可以更好地理解和分析互联网中的各种网络结构，并提供科学依据和决策支持，促进社会、经济等领域的发展。
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复杂网络构建中信息抽取技术综述周峰吴斌石川(北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室，北京100876)摘要复杂网络为我们研究复杂性问题提供了一个新的视角和方法，激起了对于不同的实际网络特性的研究热潮。
同时，信息抽取作为一门逐渐成熟的技术，在信息处理自动化中具有基础性的地位。
将信息抽取和复杂网络研究相融合，通过信息抽取技术，可以抽取到节点信息、边的信息，为复杂网络的构建提供基本的数据准备，大大扩展了复杂网络的应用。
本文首先介绍了信息抽取的基本概念和类型等，随后对复杂网络构建中主要的信息抽取技术作了简单的描述和分析。
关键字复杂网络信息抽取实体抽取属性抽取实体解析实体关系抽取Information extraction technology on construction of complex network (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing)Abstract:Complex network provide us a new view to resolve the complex problem, so more and more scholars focus on it recently. Information Extraction is the foundation of automated information processing as a maturing technology. Integrating with IE and complex Network, we can extract the information of vertexes and edges through the technology of IE that can provide basic data for the construction of complex network, and greatly expand the complex network applications. In this paper, we introduce the basic concept and type of IE, and then describe and analysis the technology on construction of complex network.Keywords:Complex Network 、Information Extraction 、Entity Extraction、Attribute Extraction、Entity Resolution、Relation Extraction1.引言近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了各界对复杂网络的研究热潮。
复杂网络的研究，为我们提供了一个复杂性研究的新视角、新方法，并且提供了一个比较的视野，可以在复杂网络研究的旗帜下，对各种复杂网络进行比较、研究与综合概括。
随着复杂网络分析算法的不断成熟和完善，针对复杂网络的应用，其构建已成为关键。
通过网络分析所得到信息的丰富和完整程度，往往取决于其构建过程中每个节点和边所包含的信息量。
而现实的大多数应用中，待构建网络的节点和边往往隐藏在非结构化或半结构化的文本信息中，如何从中准确而全面的抽取节点和边信息，成为构建复杂网络的关键问题。
信息抽取是一门正走向成熟的技术，在信息处理自动化中具有基础性的地位，将信息抽取融合到复杂网络中，能够有效的抽取网络的节点和边信息，为复杂网络的构建和表示提供数据准备，这将大大扩展复杂网络的应用范围。
XinLi等[1]通过信息抽取技术，将复杂网络的应用范围扩展到web页面，先抽取命名实体构建网络，再通过社区发现等方法在web上挖掘出知识来。
Dennis M. Wilkinson等[2]通过信息抽取技术，提取出与某一疾病相关的共现基因，而后构建成网络，划分一些相关基因的社区，从而能够帮助专家们发现出基因间的相互作用和它们之间的一些潜在联系。
这些网络构建与分析方法都为复杂网络的应用提供了新的思路。
随着非结构化和半结构化数据的增加，基于这些信息进行复杂网络分析已经成为一种必然趋势，信息抽取将会扮演越来越重要的角色，这也将大大促进复杂网络的发展。
信息抽取与复杂网络的融合将是一个新的研究和应用热点问题。
本文鉴于信息抽取对复杂网络的重大意义，对信息抽取作了简要介绍，并针对复杂网络的构建，描述了如何通过信息抽取技术抽取节点及其属性信息(包括通过实体解析对抽取节点进行预处理)，如何抽取边的信息，并给出了一些应用实例，很具有启发意义。
2.信息抽取简介2.1. 信息抽取的概念信息抽取是直接从自然语言文本中抽取事实信息，并以结构化的形式描述信息，供信息查询、文本深层挖掘、自动回答问题等应用，为人们提供有力的信息获取工具[21]。
信息抽取作为自然语言处理中一个发展很快的研究领域，它有如下特征:首先信息抽取是当前文本挖掘中最为突出的一项技术，这一技术结合了自然语言处理、语料资源以及语义技术，目前正趋于成熟；其次，信息抽取不是从文件集中选取一个与用户需求相关的子集，而是从文献中直接抽取与用户需求相关的事实或信息；再次，信息抽取是一个从无结构的自由文本或其他信息资源中抽取出结构化、无二义性信息的过程。
2.2. 信息抽取的类型信息抽取技术有多种分类方式。
根据各种工具采用的原理可分为五类:基于自然语言处理方式的信息抽取、包装器处理归纳方式的信息抽取、基于Ontology方式的信息抽取、基于HTML结构的信息抽取和基于Web查询的信息抽取[3]。
较具有代表性的MUC系列研究项目根据信息抽取内容以及抽取出信息的集聚水平的不同，将信息抽取分为以下几类[4]:1)命名实体识别(NE)信息抽取: NE信息抽取是最为基本的任务，实现从众多信息中表示并分离出相关的命名实体，这是正确理解文本的基础。
此类信息抽取需要系统能够识别出实体名，并将相应的实体名进行归类。
这需要信息抽取系统能够从自由文本中识别并抽取出人名、地名、机构名、时间以及某种类型的数字表达式(如货币数量、百分数)，并在文本中对这些信息进行标注。
命名实体识别具有非常直接的使用价值，在对文本中的实体进行标注之后，即提供了对这些信息进行检索的可能。
对于许多语言处理系统，命名实体识别都是其中一个很重要的组件，是目前最有使用价值的一项技术。
2)多语言实体识别(MET)信息抽取：MET信息抽取除了能够对英文命名实体进行识别外，还能够对多语种的命名实体进行识别，例如可以对日文、中文或西班牙文等进行命名实体识别。
3)模板元素(TE)信息抽取：TE信息抽取将特定的描述信息与实体联系起来，它是从文本的任何地方将与组织、人物或其它实体相关的基本信息抽取出来，并将这些信息作为实体的属性进行聚集，形成实体对象。
TE系统需要能够从文本中抽取特定类型的实体信息，并将这些信息填写到预先定义的小型属性模块之中。
4)参照(CO)信息抽取：CO信息抽取在进行NE或TE任务时，从文本中表示出对同一实体的不同表达方式。
CO可以将散布在文本中不同地方的同一实体的描述信息连接起来，同时分析实体在文本中不同地方出现的情况，以及次实体在不同场合与其它实体之间的关系，有助于情节信息的抽取。
5)模板关系(TR)信息抽取：TR信息抽取需要在TE的基础上表示出模板元素之间的关系。
TR是MUC7定义的一项新任务，它的抽取包括相关元素模板以及元素之间的相互关系。
6)情节模板(ST)信息：抽取ST主要是抽取某一事件中的时间信息并将时间信息与某个组织、人物或其它实体相关联。
ST需要表示出特定时间及时间的相关属性，包括将事件中的各个实体填充到事件的相应角色中，通过对象之间的关系，能够还原出整个事件的“原型”。
2.3. 信息抽取的方法设计信息抽取系统的方法基本分为两种:基于知识工程的方法和基于自动训练的方法。
第一种知识工程方法，由专家对语料库进行分析、调整从而人工制定规则、模板。
这种方法需要有经验的语言工程师来开发，个人的直觉能够对系统的性能起到很大的影响，性能较好，开发周期较长，一旦成型之后不容易进行修改。
第二种自动训练方法，给出标注的例子文档集，通过机器学习来推导模板和模板的自动填充规则，也可以应用统计学的方法来抽取。
使用这种方法的开发者并不需要掌握语言工程知识，但需要大量的经过标注的训练数据，如果需要对这类系统的核心进行修改，则相应的所有训练数据也需要重新标注。
3.复杂网络构建中的信息抽取技术节点和边是复杂网络的两个最基本的元素。
预对某一复杂性问题构建网络研究时，首先就应抽象出网络的节点和边。
因此，复杂网络构建中信息抽取技术的应用，主要集中在通过信息抽取技术，抽取出网络的节点信息和边信息。
3.1. 节点信息的抽取技术3.1.1.命名实体及属性信息抽取实际应用中，构建复杂网络的每个节点往往是一个个命名实体，它们组成了复杂网络的研究对象。
命名实体抽取是信息抽取中最为基础的类型，它需要系统能够从众多信息中标识并分离出相关的命名实体。
对于科技文献中命名实体的抽取不只局限在人名、地名、机构名的抽取上，还包括一些专门的术语、概念的抽取，比如在医学领域，需要识别出药品名、蛋白质名、基因名等等。
目前命名实体识别的难点在于:在不同领域、场景下，命名实体的外延有差异;数量巨大，不胜枚举，难以全部收录在词典中;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。
命名实体识别研究至今已经有近20年的发展历史，已经成为自然语言处理领域的一项重要技术，并取得了很多成果。
与大多数自然语言处理技术一样，命名实体识别的方法主要分为两大类:基于规则的方法和基于统计的方法。
较早的命名实体识别方法多采用手工构造有限状态机的方法，用模式和字符串相匹配。
在基于规则的方法中，命名实体识别使用的不仅有各种命名实体的构成规则，还有实体本身和上下文的关系以及用词情况。
但是基于规则的方法缺乏鲁棒性和可移植性，对于每个新领域的文本都需要更新规则来保持最优性能，而这需要大量的专门知识和人力，代价往往非常大。
相比较而言，基于统计的方法利用原始或经过加工的语料进行训练，语料的加工也不一定需要非常广博的语言学知识，较小规模的语料也可以在可接受的时间和人力代价内完成。
更重要的是，用统计方法实现的系统在移植到新的领域时可以不作或作较少的改动，只要利用新领域的语料进行训练即可。