En mängd textinformation online kan göras tillgänglig för automatisk behandling genom system för informationsutdrag (IE). Varje IE-applikation behöver en separat uppsättning regler anpassade till domänen och skrivstilen. WHIK hjälper till att övervinna denna kunskapsutveckling flaskhals genom att lära text extraktion regler automatiskt. WHIK är utformad för att hantera textstilar som sträcker sig från mycket strukturerad till fri text, inklusive text som varken är stelbent formaterad eller består av grammatiska meningar. En sådan halvstrukturerad text har till stor del legat utanför de tidigare systemens räckvidd. När det används i samband med en syntaktisk analysator och semantisk taggning kan WHISK också hantera utdrag ur fritext såsom nyhetshistorier. Nyckelord: naturligt språk, informationsutdrag, regelinlärning Allt eftersom mer och mer text blir tillgänglig online finns det ett växande behov av system som automatiskt extraherar information från textdata. Ett system för informationsutdrag (IE) kan fungera som en frontend för högprecisionsinformationshämtning eller textrouting, som ett första steg i system för kunskapsutforskning som söker efter trender i massiva mängder textdata, eller som indata till en intelligent agent vars åtgärder är beroende av att förstå innehållet i textbaserad information. IE-system har utvecklats för att skriva stilar som sträcker sig från strukturerad text med tabellinformation till fri text som nyheter. En viktig del av sådana system är en uppsättning textextraheringsregler som identifierar relevant information som ska extraheras. För strukturerad text anges i reglerna en fast ordning av relevant information och etiketter eller HTML-taggar som avgränsar strängar som ska extraheras. För fri text behöver ett IE-system flera steg utöver reglerna för textextrahering. Dessa inkluderar syntaktisk analys, semantisk taggning, igenkännare för domänobjekt såsom person- och företagsnamn, och diskursen bearbetning som gör slutsatser över meningsgränser. Extraktionsregler för fri text är vanligtvis baserade på mönster som innefattar syntaktiska relationer mellan ord eller semantiska klasser av ord.
Soderland REF är ett exempel på inlärningsregler för informationsutvinning från ostrukturerad text.
Learning Information Extraction Rules for Semi-Structured and Free Text
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}