在互聯(lián)網(wǎng)大數據時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)信息呈爆炸式增長(cháng)，其中蘊含著(zhù)具有重要價(jià)值的命名實(shí)體和事件等信息，而這 些信息多包含在非結構化自由文本中，例如臨床電子病歷、標書(shū)文件、藥品說(shuō)明書(shū)、經(jīng)濟金融證券數據等，通過(guò) 現有技術(shù)自動(dòng)抽取非結構化自由文本中的有用信息，以此實(shí)現自由文本的結構化，具有巨大商業(yè)價(jià)值。
項目融合規則與深度學(xué)習方法，結合實(shí)驗室機器閱讀理解、小樣本強化學(xué)習等方面的相關(guān)研究成果，開(kāi)發(fā)了 智能信息抽取工具，該工具可以應用于互聯(lián)網(wǎng)泛文本結構化領(lǐng)域。
項目開(kāi)發(fā)的智能信息抽取工具能長(cháng)期穩定運行，目前已穩定運行兩年以上，系統可以針對不同領(lǐng)域的自由文 本數據進(jìn)行信息抽取結構化，并將結構化后的各字段信息通過(guò)可視化界面進(jìn)行展示，用戶(hù)界面滿(mǎn)足現場(chǎng)的應用要求。
