تکنیکها، کاربردها و پیشرفت های استخراج اطلاعات از متن

استخراج اطلاعات یکی از حوزه های کلیدی پردازش زبان طبیعی است که هدف آن استخراج داده های ساختاریافته از متون غیرساختاریافته است. این مقاله مروری به بررسی پیشرفت های اخیر در تکنیک های مختلف استخراج اطلاعات، از جمله شناسایی موجودیت های نامدار (NER)، استخراج روابط، شناسایی رویدادها و تحلیل احساسات می پردازد. همچنین، چالش های مرتبط با داده های حجیم و متنوع، استفاده از مدل های یادگیری عمیق و تکنیک های نوظهور مانند مدل های زبانی بزرگ (LLMs) بررسی شده است. در نهایت، کاربردهای گسترده این حوزه در سیستم های دانش محور، شبکه های اجتماعی و ابزارهای تحلیل داده مورد توجه قرار گرفته است.

کلیدواژه ها:

استخراج اطلاعات ، شناسایی رویدادها ، استخراج روابط ، تحلیل احساسات ، مدل های زبانی بزرگ