Извлечение информации

Извлечение информации (англ. information extraction) — это задача автоматического извлечения (построения) структурированных данных из неструктурированных или слабоструктурированных машиночитаемых документов.

Не следует путать с Data Mining.

Извлечение информации является разновидностью информационного поиска, связанного с обработкой текста на естественном языке. Примером извлечения информации может быть поиск деловых визитов — формально это записывается так: НанеслиВизит(Компания-Кто, Компания-Кому, ДатаВизита) — из новостных лент, таких как: «Вчера, 1 апреля 2007 года, представители корпорации Пепелац Интернэшнл посетили офис компании Гравицап Продакшнз». Главная цель такого преобразования — возможность анализа изначально «хаотичной» информации с помощью стандартных методов обработки данных.[1] Более узкой целью может служить, например, задача выявить логические закономерности в описанных в тексте событиях.[2]

В современных информационных технологиях роль такой процедуры, как извлечение информации, всё больше возрастает — из-за стремительного увеличения количества неструктурированной (без метаданных) информации, в частности, в Интернете. Эта информация может быть сделана более структурированной посредством преобразования в реляционную форму или добавлением XML разметки.[3] При мониторинге новостных лент с помощью интеллектуальных агентов как раз и потребуются методы извлечения информации и преобразования её в такую форму, с которой будет удобнее работать позже.

Типичная задача извлечения информации: просканировать набор документов, написанных на естественном языке, и наполнить базу данных выделенной полезной информацией. Современные подходы извлечения информации используют методы обработки естественного языка, направленные лишь на очень ограниченный набор тем (вопросов, проблем) — часто только на одну тему. Например, «Конференция по Пониманию сообщений» (en:Message Understanding Conference, MUC) — это конференция соревновательного характера и в прошлом она фокусировалась на таких вопросах:

  • MUC-1 (1987), MUC-2 (1989): Военно-морские операции.
  • MUC-3 (1991), MUC-4 (1992): Терроризм в латиноамериканских странах.
  • MUC-5 (1993): Венчурные операции в области микроэлектроники.
  • MUC-6 (1995): Новостные статьи об изменениях в управляющих процессах.
  • MUC-7 (1998): Отчёты о запусках спутников.

Тексты на естественном языке могут потребовать некоего предварительного преобразования на язык (например, RDF — Resource Description Framework), понятный для компьютера.

Типичные подзадачи извлечения информации:

  • Распознавание именованных элементов (сущностей), например: имён людей, названий организаций, географических названий, событий, временны́х и денежных обозначений и пр.
  • Разрешение анафоры и кореференций: поиск связей, относящихся к одному и тому же объекту. Типичный случай таких ссылок — местоименная анафора.
  • Выделение терминологии: нахождение для данного текста ключевых слов и словосочетаний (коллокаций).
  • Автореферирование: выделение из текста смысловой, эмотивной, оценочной и пр. информации. Бывает генеративным и декларативным.

Примечания
  1. Под обработкой данных может пониматься, помимо прочего, и просто накопление их в базе данных.
  2. Этой задачей занимается интеллектуальный анализ данных (data mining).
  3. Концепция развития Интернета, где к каждому документу присоединяется файл с метаданными в XML формате, называется семантической паутиной и считается очень перспективной; но стоит отметить: это не то же самое, что преобразование самого документа.

См. также

Ссылки
Иноязычные
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.