自然语言处理技术——文本信息抽取及应用研究
黄河燕
193人在读
25.2万字总字数
¥75.6定价
黄河燕
信息抽取的目的是从海量互联网文本信息中抽取结构化知识，是知识图谱自动化构建、更新的基础，为信息检索、推荐系统、智能问答等诸多研究领域提供底层知识推理支撑并取得了重大突破，是推动人工智能技术由感知走向认知的关键要素，具有重要的研究意义和实用价值。本书梳理了命名实体识别、关系抽取、事件抽取等相关研究方向的知识资源、基础理论和实践应用，详细介绍了实体关系联合抽取、弱监督关系抽取、基于迁移学习的关系抽取、多实例联合事件抽取、基于因变量的事件模板推导等前沿理论研究，并以领域知识图谱、事理图谱等为例，详细介绍了信息抽取在图谱构建中的应用。最后本书对信息抽取进行了总结和未来研究方向展望。
文本提取的细分技术解析，而文本信息提取也是NLP的重要一环。
虽然读的一知半解，但也学到了很多概念，理论，名词。有一定的指导意义。
通过这本书，对自然语言处理领域中的信息抽取任务有个框架性的认识