摘要
信息抽取研究旨在为人们提供更有力的信息获取工具,以应对信息爆炸带来的严重挑战。与信息检索不同,信息抽取直接从自然语言文本中抽取事实信息。过去十多年来,信息抽取逐步发展成为自然语言处理领域的一个重要分支,其独特的发展轨迹———通过系统化、大规模的定量评测推动研究向前发展,以及某些成功启示,如部分分析技术的有效性、快速NLP系统开发的必要性,都极大地推动了自然语言处理研究的发展,促进了NLP研究与应用的紧密结合。回顾信息抽取研究的历史,总结信息抽取研究的现状,将有助于这方面研究工作向前发展。
The research on Information Extraction aims at providing more powerful information access tools to help peo-ple overcome the problem of information overloading.Unlike Information Retrieval,Information Extraction Systems extract factual information directly from natural language texts.In the last decade,Information Extraction has become an impor-tant sub-field of Natural Language Processing.Its unique development track,i.e.accelerating research via systematical and large scale evaluation,and some successful experience,such as the effectiveness of partial-parsing techniques and the importance of fast development cycles,have made it a great and most important impetus to the research of NLP in the last decade.Moreover,Information Extraction has built a more effective connection between NLP researchers and NLP system developers.It will be helpful to review the history and investigate the state of the art of Information Extraction.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第10期1-5,66,共6页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金项目(编号:69973005)
国家973重点基础研究发展规划项目(编号:G1998030507-4)
北大985项目支持
关键词
自然语言处理
信息抽取
信息检索
命名实体识别
计算机
信息处理
Natural Language Processing,Information Extraction,Information Retrieval,Named Entity Recognization
