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情報抽出: 基礎と応用
By Fouad Sabry
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情報抽出とは
非構造化および/または半構造化された機械可読文書やその他の電子的に表現されたソースから構造化情報を自動的に抽出するプロセスは、情報と呼ばれます。 抽出（IE）。 ほとんどの場合、このアクティビティは、自然言語処理 (NLP) を利用して人間の言語で書かれたドキュメントを処理することを指します。 情報を抽出するプロセスは、写真、音声、ビデオ ドキュメントからの自動注釈やコンテンツ抽出など、マルチメディア ドキュメント処理における最近のアクティビティに見られます。
メリット
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 情報抽出
第 2 章: 自然言語処理
第 3 章: テキスト マイニング
第 4 章: 固有表現の認識
第 5 章: 非構造化データ
第 6 章: 関係性の抽出
第 7 章: データ抽出
第 8 章: 知識抽出
第 9 章: エンティティリンク
第 10 章: 自然言語処理の概要
(II) 情報抽出に関する一般のよくある質問に答える。
(III) 多くの分野で情報抽出を使用する実際の例。
本書の対象者
プロフェッショナル 、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および基本的な知識や情報を超えてあらゆる種類の情報を抽出したいと考えている人。
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コンピュータビジョン [Japanese]
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