自然語言處理技術——文本信息抽取及應用研究
黃河燕
193人在讀
25.2萬字總字數
¥75.6定價
黃河燕
信息抽取的目的是從海量互聯網文本信息中抽取結構化知識，是知識圖譜自動化構建、更新的基礎，爲信息檢索、推薦系統、智能問答等諸多研究領域提供底層知識推理支撐並取得了重大突破，是推動人工智能技術由感知走向認知的關鍵要素，具有重要的研究意義和實用價值。本書梳理了命名實體識別、關係抽取、事件抽取等相關研究方向的知識資源、基礎理論和實踐應用，詳細介紹了實體關係聯合抽取、弱監督關係抽取、基於遷移學習的關係抽取、多實例聯合事件抽取、基於因變量的事件模板推導等前沿理論研究，並以領域知識圖譜、事理圖譜等爲例，詳細介紹了信息抽取在圖譜構建中的應用。最後本書對信息抽取進行了總結和未來研究方向展望。
文本提取的細分技術解析，而文本信息提取也是NLP的重要一環。
雖然讀的一知半解，但也學到了很多概念，理論，名詞。有一定的指導意義。
通過這本書，對自然語言處理領域中的信息抽取任務有個框架性的認識