实体抽取

实体抽取是自然语言处理中的一个重要任务，它的目标是从文本中识别出并分类预定义的实体。这些实体可以包括人名、地名、组织机构、日期时间等。实体抽取的过程通常包括两个步骤：首先，使用某种方法（如基于规则的方法、机器学习方法或深度学习方法）从文本中识别出可能的实体；然后，对识别出的实体进行分类和消歧。实体抽取在信息检索、问答系统、知识图谱构建等领域有着广泛的应用。例如，在新闻文章中，实体抽取可以帮助我们快速找到文章中提到的人、地点和事件，从而更好地理解文章的内容。