1、信息提取是一种从大量文本中获取信息的技术，是文本挖掘的重要内容之一。它可以将文本文档中的有用的信息（如实体、关系、事件、文本内容等）以人类可以理解的形式抽取出来，从而完成数据的清洗和整理，形成易于分析的数据。

2、信息提取的常用技术主要有规则抽取、组块标注、分类标注、命名实体识别和句法分析等，可以按照文本长度和模式复杂性进行选择。规则抽取通常是以固定字长为正则表达式模板开展，它可以有效地抽取出文本文档中的信息，字长可以是固定的，也可以是变动的。

3、组块标注是一种特殊的规则抽取技术，它将复杂的文本拆分成块。如XML文件特定元素的抽取、HTML代码内容解析(如视频、图片)、文本内容分段等。

4、分类标注也是一种规则抽取技术，主要用于根据语义内容将文本按照不同类别进行分类，如情感倾向分类、文本新闻分类、消息类别聚类等。

5、命名实体识别是提取特定资源的标识符，如人名、地名、机构名称、公司名称、银行卡号等。它使用的规则技术往往会更精细，以匹配文本文档中的特殊信息，例如识别城市、根据数据库中的信息识别公司、机构等。

6、句法分析是从文本的句子特点出发进行分析的技术，包括句法结构分析、语义分析和语用分析。它可以进行文本切分、词性标注、依存关系分析、情感分析等。例如使用深度学习模型进行内部语法关系分析，抽取句子中的语义元素。

7、信息提取的应用场景很多，例如新闻自动摘要、搜索引擎查找、银行流水抽取、文本新闻信息抽取、聊天机器人构建等。它将很大程度上提升数据的准确性，提供实用性和可靠性的数据访问接口，为业务系统的构建提供可信的文本数据分析结果，并为数据挖掘研究提供基础。

1、信息提取概述：信息提取（Information Extraction，简称IE）是指自然语言处理中从文档中自动抽取有效信息的技术，它将自然语言文本作为输入，从中抽取出包括词语、词组、句子在内的预先定义的有效信息，并以结构化数据格式输出，通常是以XML文件或者某种可以直接存储入知识库的数据格式。

2、信息提取技术：

（1）统计方法是目前最常用的信息抽取技术，关键研究内容是模型参数的估计和学习，包括概率模型、决策树和神经网络等。

（2）基于规则的方法使用语言学和统计知识，例如基于语法的方法、基于模板的方法和同义词替换法。

（3）机器学习方法可以看做信息抽取的一种更加灵活易变的人工智能技术，主要运用机器学习算法（如聚类、分类、序列标注和标注模型）从历史和当前信息中抽取结构化或非结构化的有用信息，以期通过训练模型来实现抽取信息的自动化过程。

3、信息提取的典型应用：

（1）电子商务中的知识获取：电子商务网站利用信息提取技术，从其他电子商务网站抽取价格信息、特性和其他卖家信息，从而获得对手知识，提高经营效率。

（2）社交网络中的关系识别：利用信息提取技术扫描社交网络中的描述数据，可以找出用户之间的关系，例如好友关系、语义关系等，从而主动构建社交关系。

（3）信息日志分析：信息提取技术可以解析自然语言文本，允许用户对事件的发展进行更加精准的分析，例如从评论日志中抽取出用户的反馈，从而深入挖掘社会舆情。

4、信息提取的发展趋势：

（1）深度学习技术的普及：随着深度学习技术的普及化，信息提取利用语义理解能力将会在自然语言处理领域获得更大的发展。

（2）更多创新应用：信息提取技术通常被应用于新闻和社交网络上，未来会朝着更多创新应用方向发展，例如健康医疗、云服务和金融等新兴领域。

（3）大规模语料库的建设：随着大规模语料库的建设，特别是中文ESE语料库的建立，将会对信息提取的发展提供很大的帮助。

5、信息提取的局限性：

（1）繁琐的特征提取：信息提取不同于传统的分类领域，这种方法繁琐耗时，训练特征会存在权重分配的问题。

（2）鲁棒性：信息提取技术需要回答一些基于统计的开放型问题，如果特征的缺失对研究的结果有重大影响，则此方法无法得到可靠的结果。