《自然语言处理入门》第09章 信息抽取.pptx

《自然语言处理入门》第09章 信息抽取 《自然语言处理入门》第09章 信息抽取主要讲解了信息抽取的基本概念、方法和技术。信息抽取是自然语言处理的一个重要分支，旨在从大量文本数据中自动抽取出有用的信息，提取出关键词、实体、关系等信息，以便于后续的信息分析和处理。 新词提取是信息抽取的重要一步骤。新词是指在词典之外的词语，也就是未登录词（OOV）。新词的出现是由于语言的演变和发展，新词的出现也反映了语言的灵活性和多样性。新词的提取可以采用信息熵和互信息两个指标来评估词语的重要性和相关性。 信息熵是衡量某条消息所含的信息量的指标。信息熵的计算方法是根据香农信息熵公式计算的。互信息是衡量两个离散型随机变量之间相关程度的指标。互信息的计算方法是根据互信息公式计算的。 在新词提取中，首先从大量文本数据中提取出大量词语，然后使用词典过滤掉已有的词语，最后得到新词。新词的提取可以采用 HanLP 工具包实现，HanLP 提供了丰富的自然语言处理功能，可以对文本进行词语提取、实体识别、情感分析等操作。 在新词提取的过程中，需要对文本数据进行预处理，包括 Tokenization、Stopword removal、Stemming 和 Lemmatization 等步骤。Tokenization 是将文本拆分成单个词语的过程，Stopword removal 是将常见的停用词剔除，Stemming 和 Lemmatization 是将词语还原到其基本形式的过程。 在信息抽取中，还有其他技术和方法，例如关键词提取、短语提取、关键句提取等。关键词提取是从文本中提取出最重要的词语，短语提取是从文本中提取出重要的短语，关键句提取是从文本中提取出重要的句子。 信息抽取是自然语言处理的一个重要分支，旨在从大量文本数据中自动抽取出有用的信息，提取出关键词、实体、关系等信息，以便于后续的信息分析和处理。