信息抽取

信息抽取是从大量非结构化数据中提取出有价值、有意义的结构化信息的过程。它通过识别和理解文本中的实体、关系、事件等元素，将原始数据转化为易于分析和处理的形式。信息抽取技术在自然语言处理、知识图谱构建、智能问答等领域具有广泛的应用前景。常见的信息抽取方法包括基于规则的方法、基于模板的方法和基于机器学习的方法。随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始尝试使用神经网络模型进行信息抽取任务，以提高抽取的准确性和效率。