目录 第1步：基础知识 第2步：确定宏观与微观理解 第3步：确定您想要的是什么（在合理的成本内） 第4步：理解整个文档（宏观理解） 第5步：提取事实，实体和关系（微观理解） 第6步：保持原产地/可追溯性 第7步：人工辅助过程 一旦识别，提取和清理了用例所需的内容，下一步就是要了解该内容。在许多用例中，具有最重要信息的内容以自然语言（例如英语，德语，西班牙语，中文等）写下，并且不方便地标记。要从此内容中提取信息，您需要依赖某些级别的文本挖掘，文本提取或可能的全自然语言处理（NLP）技术。
本文介绍了在数据挖掘中使用自然语言处理（NLP）进行信息提取的7个步骤，包括基础知识处理、宏观与微观理解的确定、实体和关系提取等。NLP技术用于提取互联网内容中的实体、分类、聚类和事实，为分析和决策提供支持。在信息提取过程中，保持可追溯性和人工辅助过程是确保质量和准确性的重要环节。
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