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[讨论] NLPIR在文本信息提取方面的优势介绍
2019-9-12 15:33:03  190 NLPIR 信息提取
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构建知识图谱需要满足三项要素要求,分别是实体,关系和属性。文本信息提取,则是在文本中提出三元信息,包括实体和关系的信息,实体和属性的信息,然后将这些关系设置成数据库的过程。
进行信息提取的主要环节介绍:
1、确定要进行信息提取的知识本体。
2、为每一个目标知识点设立足够的训练语料,或是抽取足够的编写规则
3、利用机器学习的方法,在训练语料和规则的基础上,建立模型。
构建知识图谱最重要的环节,NLPIR平台KGB知识图谱在文本信息提取的优势:
1、能够解析不同格式文档和图片
KGB知识图谱引擎,能够对不同版本和格式的文档进行解析:TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等,对于图片,OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。
2、对结构化表格数据知识抽取
KGB能够自适应解读并抽取结构化表格数据,实现知识的快速生成。
3、对非结构化文档知识抽取
KGB知识规则引擎,能够快速定位非结构化文档中的关键信息(主体、时间、金额等),进行高效抽取知识。
NLPIR大数据语义智能分析平台,是基于中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。

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