情報抽出とは

情報検索（IE）と呼ばれることもある情報抽出（IE）は、コンピューターシステムで使用されるプロセスであり、事前定義された基準のセットを使用して、より大きなデータから関連データを抽出できます。 情報抽出の背後にある考え方は、必要な正確なデータを見つけるために大量の情報を手動で調べる必要なく、特定のアクティビティに関連するデータを簡単に識別して同化できるようにすることです。 このプロセスは、概念マイニングまたはWebスクレイピングのアイデアに似ています。これらすべてのアプローチは、利用可能なデータのより広いプールから有用な情報を収集しようとする点です。

情報抽出の一般的なアプローチでは、機械可読と見なされる情報ソースをスキャンできるプログラミングを使用する必要があります。 これには、ある種の電子ファイルにスキャンされたハードコピー文書、スプレッドシートまたはワープロ文書として準備された文書、またはデータベースの読み取り可能なフィールドに含まれるデータが含まれます。 通常、パラメーターは、ソフトウェアプログラムがこれらのデータソースへのアクセスを許可され、特定の基準を使用してそれらをすばやくスキャンして、使用可能なプールから特定の種類の情報に優先順位を付けて引き出すことができるように設定されます。 このプロセスは通常、単純な検索プロセスとは異なります。メソッドは特定の単語またはフレーズ自体に一致しないことを要求しますが、代わりに自然言語処理と呼ばれるプロセスを使用します。これは、実際の単語だけでなく、コンテキストとその文脈によって暗示される意味。

情報抽出に伴う複雑さにより、このアプローチの使用は世界規模での管理がやや困難になりますが、格納される電子ファイルに関連付けられたデータソースなど、限られた量のデータでのみ非常にうまく機能するIEツールがあります企業のサーバー、または限られた数のニュースフィードを含むソースのプールです。 このアプローチを使用すると、イベントの特定の種類を識別し、場合によってはイベントに特定の数の参加者を含めることにリターンを制限し、日付に従ってデータを整理することができます。

多くの形式のテクノロジーと同様に、情報抽出に使用するツールは継続的に改良されています。 21世紀の初め以来、関連情報の検索の一環として、パラメータを設定し、増え続ける電子データの本体を利用する能力が大幅に向上しています。 これには、大量の非構造化データを処理し、それらのパラメーターを使用してそのデータに何らかの順序または構造をもたらし、将来の検索にさらに役立つようにする機能が含まれます。