NLPIR在文本信息提取方面的优势介绍

构建知识图谱需要满足三项要素要求，分别是实体，关系和属性。文本信息提取，则是在文本中提出三元信息，包括实体和关系的信息，实体和属性的信息，然后将这些关系设置成数据库的过程。

进行信息提取的主要环节介绍：

1、确定要进行信息提取的知识本体。

2、为每一个目标知识点设立足够的训练语料，或是抽取足够的编写规则

3、利用机器学习的方法，在训练语料和规则的基础上，建立模型。

构建知识图谱**重要的环节，NLPIR平台KGB知识图谱在文本信息提取的优势：

1、能够解析不同格式文档和图片

KGB知识图谱引擎，能够对不同版本和格式的文档进行解析：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等，对于图片，OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。

2、对结构化表格数据知识抽取

KGB能够自适应解读并抽取结构化表格数据，实现知识的快速生成。

3、对非结构化文档知识抽取

KGB知识规则引擎，能够快速定位非结构化文档中的关键信息（主体、时间、金额等），进行高效抽取知识。

NLPIR大数据语义智能分析平台，是基于中文数据挖掘的综合需求，融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。