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NLPIR智能语义:信息抽取是数据挖掘首要任务

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发表于 2018-8-13 11:09:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
  随着计算机的普及与互联网的高速发展,信息也是爆炸式地增长。信息的过量增长带来一定负面影响:面对巨量的信息,难以发现真正需要的信息。如何将大量无序的信息及时准确地进行提取、整理、组织成便于查询检索的形式,已成为研究开发的焦点。
   信息抽取是以一个以未知的自然语言文档作为输入,产生固定格式、无歧义的输出数据的过程。这些数据可以直接向用户显示,也可作为原文信息检索的索引,或存储到数据库、电子表格中,以便于以后的进一步分析。从广义上讲,信息抽取的处理对象可以是文本、图像、语音、视频等多种媒体。
   信息抽取首先是自然语言理解技术和实际应用相折衷的产物。自然语言处理有着从根本上解决人机对话问题的良好前景。然而,目前的自然语言处理水平尚不能对任意的文本进行深入的分析,不具备深入理解自然语言的能力。与自然语言理解不同,信息抽取一般不对文本作深入的全面分析,它的主要功能是根据预先设定的任务,抽取特定类型的信息。例如,一个用于从新闻报道中抽取恐怖主义事件的信息抽取系统,只需提取诸如受害者、加害者、事件中使用的武器等信息即可达到要求。信息抽取的优势在于简化了自然语言处理的过程,只关注相关的信息,而忽略无关的内容。
  另一方面,信息抽取技术可视为信息检索技术的一个深化。信息检索从文档的集合中寻找与用户要求相关的文本或段落。信息抽取则是在相关文本或段落的基础上,发现用户需要的信息。信息检索一般对文本的语义不进行分析,而由用户对文本的语义做出解释。信息抽取则由系统分析文本的语义,在此基础上,给出用户需要的信息。在实际的应用中,信息抽取和信息检索可互补使用。如,由信息检索系统寻找相关文档,而后由信息抽取系统在相关文档中抽取所需信息;反之,也可在信息抽取的基础上,进行高精度的信息检索。
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