8、自然语言处理在不同领域的数据处理应用

自然语言处理在不同领域的数据处理应用

在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）技术在多个领域展现出了巨大的应用潜力，尤其是在知识图谱生成、地理信息提取以及电子健康记录处理等方面。下面我们将详细探讨这些领域的相关研究和应用。

1. RDF生成与知识图谱构建

在利用NLP工具生成链接数据（LD）的实验中，研究人员使用现成的NLP工具进行LD生成，并通过与DBpedia、Wikidata以及其他传记本体进行对比，分析了该方法的能力。

• 数据保存与预测 ：RDF Star和PROV - O可用于保存句子 - 图对以及来源元数据。此外，还可以通过基于标注和分析训练机器学习（ML）模型，来专门预测所需的RDF。
• 实验贡献与局限性 ：这项研究的贡献在于将近距离阅读和远距离阅读相结合，用于使用NLP工具进行LD生成。然而，研究也存在一些局限性，如任务的假设和简化、工具的能力以及维基百科文章的复杂性等。但研究人员认为该方法可以作为一个起点，通过后续的数据分析和启发式方法可以大大减少噪声。

2. MAWI：地理信息提取

MAWI是一个端到端的管道，旨在解析文本文档，并利用NLP技术和开源资源来检测、提取和丰富地理实体。

2.1 相关工作

自动从非结构化文本中提取位置信息是NLP和信息检索领域的关键任务。近年来，命名实体识别（NER）成为识别和分类文本中命名实体的主要方法，BERT - 基NER模型在该领域占据主导地位。地理解析（Geoparsing）则是从文本中提取位置信息并将其解析为地理