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从自然语言文本中获取结构化信息的研究最早开始于20世纪60年代中期,这被看作是信息抽取技术的初始研究,它以两个长期的、研究性的自然语言处理项目为代表。
什么是基于深度学习的文本信息抽取? **信息抽取 (Information Extraction)** 是把原始数据中包含的信息进行结构化处理,变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始数据,输出的是固定格式的信息点,即从原始数据当中抽取有用的信息。信息抽取的主要任务是将各种各样的信息点从原始数据中抽取出来。然后以统一的形式集成在一起,方便后序的检索和比较。由于能从自然语言中抽取出信息框架和用户感兴趣的事实信息,无论是在信息检索、问答系统还是在情感分析、文本挖掘中,信息抽取都有广泛应用。随着深度学习在自然语言处理领域的很多方向取得了巨大成功......