文档信息抽取技术：从非结构化文本到结构化信息的旅程

文档信息抽取技术是一种将非结构化文本转化为结构化信息的技术。这种技术可以从各类文档中自动提取出如实体、关系和其他重要信息，并将它们转化为方便计算机进一步处理和分析的格式。

技术点包括：

1.文本预处理：对文档进行清洗和预处理，这包括统一字符编码、消除冗余和重复内容、去除特殊字符和HTML标签、处理拼写错误、进行分词、识别和去除停用词、分段、分句以及转换文本为小写形式，所有这些步骤确保了为后续的抽取工作提供了干净、结构化和一致的数据基础。

2.实体识别：不仅限于Transformer-based模型，如BERT、XLNet和RoBERTa，还包括其各种细化的领域特定版本和适用于低资源语言的变体。这些模型被训练来识别文档中的各种实体，包括但不限于人名、组织、地点、日期，以及其他如产品、疾病、事件等特定领域的术语。此外，为了更准确地进行实体识别，通常会结合知识图谱和外部词典或数据库来增强模型的上下文理解能力。

3.关系