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信息抽取


发表时间:2013-10-28     发布人:小秀     阅读:13862 次      (84)

信息抽取是从某一领域的文本中抽取结构化的信息,即分门别类的、清晰明了的数据。 例如,“租房<城市,位置,价格,时间,联系人,房型>”就是一个典型的抽取任务。 信息抽取的意义从将那些非结构化的文本得到关系型数据,或者可以用XML来标记的结构化数据。


在我们的技术体系中,语义标记是信息抽取的基础。 但是,仅有语义标记是不够的,一个网页中可能包含多个事件,我们将从中抽取多个记录。 信息抽取需要厘清这种所属关系,把属于不同记录的数据分别提取出来。

信息抽取面临的两个重要挑战是:怎么训练出推广能力强、能覆盖各种情形的模型;怎么在新的领域中用较少的样本学习得到新的模型。

我们的信息抽取方法,利用从大规模语料库中获得的关于某一具体事件(如个人学习经历和公司成立等)的各种表达,自动学习得到一些关于这些具体事件的元模式(如 “<时间>年进入<学校><专业>学习”等)。这些元模式能有效地收集的事件中日期,时间,地点和人物等参数的表达 方法。在具体的应用领域中,我们可以直接利用这样的元模式来结合领域和问题特有的表达,系统只需要训练一些新的高层的模型就可以获得很好的学习性能。
 

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