自然语言处理 文本信息抽取与知识挖掘

  
本书在全面介绍文本信息抽取技术在古籍文本处理方面应用的基础上，着重介绍文本信息抽取与知识挖掘的基本概念、原理和方法，包括文本预处理、特征提取、命名实体识别、信息抽取、语义分析、知识表示等关键技术。




全书共3部分： 第1部分(第1、2章)着重介绍古籍文本信息抽取的相关背景知识； 第2部分(第3~8章)着重讨论命名实体识别、关系抽取和事件抽取的具体方法，同时介绍对应的实验应用及结果分析； 第3部分(第9章)基于对当前实体抽取领域研究现状的分析与总结，展望未来。同时，全书也提供了大量应用实例。




本书适合作为高等院校计算机、软件工程及相关专业本科生、研究生的参考书，也可供对自然语言处理比较熟悉并且对信息抽取有所了解的开发人员、广大科技工作者和研究人员学习使用。

第1章绪论

1．1研究背景与意义

1．1．1古籍文本信息抽取的重要性

1．1．2古籍文本信息抽取的应用领域

1．1．3古籍文本信息抽取的目的

1．2信息抽取与知识挖掘的基本概念

1．2．1NER

1．2．2RE

1．2．3EE

1．3NER技术

1．3．1基于规则方法的NER技术

1．3．2基于统计模型的NER技术

1．3．3基于深度学习方法的NER技术

第2章古籍文本信息抽取概述与基础理论

2．1古籍文本信息抽取的挑战与难点

2．1．1信息抽取

2．1．2古籍文本中的信息抽取

2．2古籍文本信息抽取的任务

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