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NLPIR在文本信息提取方面的优势介绍

2019-9-12 15:33:03 1128

0 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。 0
2019-9-12 15:33:03　　评论淘帖0 举报相关推荐 • NLPIR平台在文本分类方面的技术解析 2109 • ChatGPT大型语言模型在信息提取方面的能力 2057 • 信息提取 3596 • GPS定位信息提取及应用 67 • 课程脉搏信息提取与处理设计报告 7 • 短时傅立叶变换在阵列声波信息提取中的应用 9 • 智能WEB信息提取系统的研究和设计 8 • 基于HTMLParser 信息提取的网络爬虫设计Design 46 • 基于FPGA的图像信息提取设计及仿真 2241 • 高光谱遥感蚀变矿物信息提取研究 751