本文主要是介绍信息抽取(Information Extraction:NER(命名实体识别),关系抽取)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
信息/数据抽取是指从非结构化或半结构化文档中提取结构化信息的技术。信息抽取有两部分：命名实体识别（目标是识别和分类真实世界里的知名实体）和关系提取（目标是提取实体之间的语义关系）。概率模型/分类器可以帮助实现这些任务。
信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术
信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。文本数据是由一些具体的单位构成的，例如句子、段落、篇章，文本信息正是由一些小的具体的单位构成的，例如字、词、词组、句子、段落或是这些具体的单位的组合。抽取文本数据中的名词短语、人名、地名等都是文本信息抽取，当然，文本信息抽取技术所抽取的信息可以是各种类型的信息。
本文介绍从文本中提取有限种类语义内容的技术。此信息提取过程(IE)将嵌入文本中的非结构化信息转换为结构化数据，例如用于填充关系数据库以支持进一步处理。
命名实体识别(NER)的任务是找到文本中提到的每个命名实体，并标记其类型。构成命名实体类型的是特定于任务的;人员、地点和组织是常见的。一旦提取了文本中的所有命名实体，就可以将它们链接到与实际实体相对应的集合中。
关系抽取：发现和分类文本实体之间的语义关系。这些关系通常是二元关系，如子女关系、就业关系、部分-整体关系和地理空间关系。
信息抽取（IE）过程是将嵌入在文本中的非结构化信息自动提取转换为结构化数据的过程。在文本中进行信息提取与文本简化问题相关联，一般目的是创建对机器来说可读性更强的文本来处理句子。 IE一般包含以下子任务：
大多数IE任务的第一步是找到文本中提到的专有名称（proper
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