NLP从入门到精通——信息抽取概述

信息抽取

1.概述

随着互联网和社交媒体的飞速发展,我们每天都会接触到大量的非结构化数据,如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息,但也提出了一个重要问题:如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识?这就是信息抽取(Information Extraction, IE) 的任务。

信息抽取不仅是自然语言处理(NLP)的一个核心组成部分,也是许多实际应用的关键技术。例如:
在医疗领域,信息抽取技术可以用于从临床文档中提取病人的重要信息,以便医生作出更准确的诊断。
在金融领域,通过抽取新闻或社交媒体中的关键信息,机器可以更准确地预测股票价格的走势。
在法律领域,信息抽取可以帮助律师从大量文档中找出关键证据,从而更有效地构建或驳斥案件。
物流信息抽取任务

2. 主要子任务及呈现特点

  • 定义:从非结构化或半结构化数据(通常为文本)中识别和提取特定类型的信息。换句话说,信息抽取旨在将散在文本中的信息转化为结构化数据,如数据库、表格或特定格式的XML文件。
  • 主要包括:命名实体识别(NER)、关系抽取和事件抽取。
  • 命名实体识别(NER) 部分将详细解释如何识别和分类文本中的命名实体(如人名、地点和组织)。
  • 关系抽取 :探讨如何识别文本中两个或多个命名实体之间的关系。
  • 事件抽取 :解释如何从文本中识别特定的事件,以及这些事件与命名实体的关联。
    信息抽取(Information Extraction, IE是自然语言处理领域的一个重要分支它的目标是从非结构化或半结化的文本数据中自动提取出有用的信息,通常包括实体、实体之间的关系、事件和它们的属性等。这些提取出的信息可以用于填充数据库、生成摘要、持问答系统、构建知识图谱等。

抽取的主要任务通常包括:

  1. 命名实体识别(Named Entity Recognition, NER):识别文本中的具有特定意义的实体,如人名、地名、机构名、时间表达式等。

  2. 关系抽取(Relation Extraction):确定文本中实体之间的关系,例如,两个人物之间的亲属关系,或者公司与其创始人之间的关系。

  3. 事件抽取(Event Extraction):识别文本中描述的事件,并提取相关的事件元素,如事件参与者、时间、地点等。

  4. 属性抽取(Attribute Extraction):提取实体的属性信息,例如,一个人物的年龄、职业等。

  5. 意图识别(Intent Detection):在对话系统中识别用户的意图,以便做出相应的响应。

信息抽取面临的挑战包括:

  • 多样性和模糊性:文本中的表达方式多种多样,一信息可能有多种不同的表述方式,而且文本中的歧义和模糊表达也很常见。

  • 规模和复杂性:随着数据量的增加,处理大规模文本数据的计算资源和算法效率成为挑战。

  • 实时性和动态性:某些应用场景要求信息抽取能够实时进行,同时要能适应文本内容的动态变化。

  • 领域依赖性:不同领域的文本有其特定的术语和表达方式,信息抽取系统往往需要针对特定领域进行定制。

信息抽取技术的发展和应用对于理解和利用日益增长的文本数据具有重要意义。随着机器学习和深度学习技术的进步,信息抽取系统的性能也在不断提高,能够更好地服务于各种实际应用。

需求:如何从物流信息中抽取想要的关键信息呢?首先需要定义下想要的结果应该如何表示。
例:比如现在拿到一个快递单,可以作为我们的模型输入,例如“张三18625584663广东省深圳市南山区学府路东百度国际大厦”,那么序列标注模型的目的就是识别出其中的“张三”为人名(用符号 P 表示),“18625584663”为电话名(用符号 T 表示),“广东省深圳市南山区百度国际大厦”分别是 1-4 级的地址(分别用 A1~A4 表示,可以释义为省、市、区、街道)。

抽取字段简称抽取结果
姓名P张三
电话T18625584663
A1广东省
A2深圳市
A3南山区
详细地址A4百度国际大厦

参考文章

1. NLP信息抽取全解析:从命名实体到事件抽取的PyTorch实战指南
2. PaddleHub实战——使用语义预训练模型ERNIE优化快递单信息抽取
30分钟带你彻底掌握命名体识别(工业级实战经验+代码),十分详细!不看后悔

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/594280.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

漫谈音频深度伪造技术

作为人工智能时代的新型媒体合成技术,深度伪造技术近年来在网络媒体中的涉及领域越发广泛、出现频次越发频繁。据路透社报道,2023年,社交媒体网站上发布50万个深度伪造的语音和视频。 1、深度伪造技术的五个方面 音频深度伪造技术&#xff…

Spring拦截器

一、简介: Spring Boot 拦截器是面向切面编程-----AOP 的具体实现,用于对请求做预处理。 1.1.什么是拦截器:在AOP(Aspect-Oriented Programming)中用于在某个方法或字段被访问之前,进行拦截然后在之前或之…

华为二层交换机与路由器连通上网实验

华为二层交换机与路由器连通上网实验 二层交换机是一种网络设备,用于在局域网(LAN)中转发数据帧。它工作在OSI模型的第二层,即数据链路层。二层交换机通过学习和维护MAC地址表,实现了数据的快速转发和广播域的隔离。 实…

读天才与算法:人脑与AI的数学思维笔记19_深度数学

1. 深度数学 1.1. 组合与选择,是发明新事物的两个不可或缺的条件 1.1.1. 保尔瓦雷里(Paul Valry) 1.2. 利用以往的数学定理证明过程训练算法,以发现新的定理 1.3. 谷歌设在伦敦的总部整体有一种现代牛津大学的感觉&#xff0c…

17_Scala面向对象高阶功能

文章目录 1.继承1.1 构造对象时,父类对象优于子类对象1.2父类主构造有参数,子类必须要显示地调用父类主构造器并传值 2.封装3.抽象3.1抽象定义3.2子类继承抽象类3.3抽象属性 4.伴生对象4.1创建类和伴生对象4.2调用 1.继承 –和Java一样,权限protected , public.父类定义子类用…

【Java】基本程序设计结构(二)

前言:上一篇我们详细介绍了Java基本程序设计结构中前半部分,一个简单的Java应用,注释,数据类型,变量与常量,运算符,字符串。包括本篇将延续上篇内容介绍后续内容,包括输入输出&#…

UE5 UMG

锚点 参考链接:虚幻5UI系统(UMG)基础(已完结)_哔哩哔哩_bilibili

政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(三十七)—— 在计算机视觉中学习调整大小

政安晨的个人主页:政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战 希望政安晨的博客能够对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正! 本文目标:在计算机视觉中学习调整大小…

数据结构(十一)----图的应用

目录 一.最小生成树 1.Prim算法(普里姆) 2.Kruskal算法(克鲁斯卡尔): 二.最短路径(BFS算法) 1.单源最短路径 (1)BFS算法(无权图) (2)Dijkstra算法&…

QT+网络调试助手+TCP客户端

一、网络调试助手UI界面 编程主要思路: 首先将水平的控件 水平布局 ,然后相对垂直的控件 垂直布局 ,哪怕是底下的groupBox也需要和里面的内容 水平布局,然后最后框选全部 栅格布局。如果需要界面自适应窗口大小&#xff0c…

JavaScript js写九九乘法表(两种方法)

方法一: 观察规律: 第一个数每行都是自增1。 我们发下第二个数都是从1开始,依次递增1,永远不大于前面的数。 前面数字每自增一次,后面数字自增一轮。 我们可以用双重for循环,外层初始值设为i&#xff0…

【C++】对文章分词,并对词频用不同排序方法排序,比较各排序算法效率

文章分词 1.问题描述2.需求分析3.概要设计3.1 主程序流程3.2 函数调用关系 4.主函数实现4.1 main.h4.2 main.cpp 5. 函数实现5.1 processDic函数5.2 forwardMax函数5.3 countWordFreq函数5.4 quickResult函数5.5 其它排序算法效率…

【链表】:链表的带环问题

🎁个人主页:我们的五年 🔍系列专栏:数据结构 🌷追光的人,终会万丈光芒 前言: 链表的带环问题在链表中是一类比较难的问题,它对我们的思维有一个比较高的要求,但是这一类…

十二、泛型

这里写自定义目录标题 一、什么是泛型二、为什么需要泛型?三、自定义泛型结构1、泛型类2、泛型方法 四、泛型在继承上的体现五、通配符的使用1、注意点2、有限制的通配符 一、什么是泛型 泛型就是定义类、接口时通过一个标识表示类中某个属性的类型 、方法的返回值…

C#实现简单音乐文件解析播放——Windows程序设计作业2

1. 作业内容 编写一个C#程序,要求实现常见音乐文件的播放功能,具体要求如下:     1). 播放MP3文件: 程序应能够读取MP3文件,并播放其中的音频。     2). 播放OGG文件: 应能够播放ogg文件。     …

学习3:scrapy请求对象、模拟登录、POST请求、管道的使用、crawlspider爬虫类

请求对象 请求对象参数 scrapy.Request(url[],callback,method"GET",headers,body,cookies,meta,dont_filterFalse)callback 表示当前的url响应交给那个函数去处理method 指定请求方式headers 接受一个字典,其中不包括cookiesbody 接收json字符串&#…

OpenCV的周期性噪声去除滤波器(70)

返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......) 上一篇:OpenCV如何通过梯度结构张量进行各向异性图像分割(69) 下一篇 :OpenCV如何为我们的应用程序添加跟踪栏(71) 目录 目标 理论 如何消除傅里叶域中的周期性噪声? 源代码 解释 结果 目…

IDEA--debug

1. 单点调试的三个级别 Step into:在单步执行时,遇到子函数就进入并且继续单步执行。Step over:在单步执行时,在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行,而是将子函数整个执行完再停止,也就是把子函数…

用树莓派2B当web服务器

树莓派2,卡片大小,arm 32位cpu,512G内存。我找了一下购买记录,2013年12月15日买的。带网线接头。属于树莓派2B。以前下载的操作系统还在。是2014年的操作系统,文件名是:2014-09-09-wheezy-raspbian_shumeip…

C语言之整形提升和算术转换

目录 前言 一、整形提升 二、算术转换 总结 前言 本文主要介绍C语言中的整形提升和算术转换的概念和意义,以及例题帮助理解,了解之后,我们就能知道在C语言中,字符型变量如何计算以及如果变量的类型、字节大小不一致的情况下&am…
最新文章