This paper reports on modern approaches in Information Extraction (IE) and its two main sub-tasks of Named Entity Recognition (NER) and Relation Extraction (RE). Basic concepts and the most recent approaches in this area are reviewed, which mainly include Machine Learning (ML) based approaches and the more recent trend to Deep Learning (DL) based methods.


翻译:本文件报告了信息提取(IE)的现代方法及其称为实体识别(NER)和关系提取(RE)的两个主要次级任务。 审查了这一领域的基本概念和最新方法,其中主要包括基于机器学习(ML)的方法和最近采用基于深学习(DL)方法的趋势。

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信息抽取 (Information Extraction: IE)是把文本里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文本,输出的是固定格式的信息点。信息点从各种各样的文档中被抽取出来,然后以统一的形式集成在一起。这就是信息抽取的主要任务。信息以统一的形式集成在一起的好处是方便检查和比较。 信息抽取技术并不试图全面理解整篇文档,只是对文档中包含相关信息的部分进行分析。至于哪些信息是相关的,那将由系统设计时定下的领域范围而定。
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