《自然语言处理实战入门》 信息抽取 ---- 信息抽取初探

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基本介绍

信息抽取 （Information Extraction） 是把文本中包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。
信息抽取的主要任务是将各种各样的信息点从文档中抽取出来。然后以统一的形式集成在一起，方便后序的检索和比较。

下面罗列几种常见的信息抽取方法：

一、命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）

命名实体识别是信息抽取的基础任务之一，其目的是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。NER可以通过机器学习算法，如条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）和支持向量机（Support Vector Machines，SVM），来识别出文本中的命名实体。

二、关系抽取（Relation Extraction）

关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系。例如，从一篇新闻报道中提取出公司与CEO之间的关系。关系抽取可以通过使用模式匹配、规则匹配和基于机器学习的方法来实现。其中，基于机器学习的方法通常使用标注好的语料库进行训练，如支持向量机和神经网络等。

三、事件抽取（Event Extraction）

事件抽取是指从文本中提取出事件及其相关的实体和关系。与关系抽取类似，事件抽取也可以使用基于规则和机器学习的方法。此外，