具体描述
《中文信息抽取原理及应用》主要内容简介：由于网上的信息载体主要是文本，所以信息抽取技术对于那些把互联网当成是知识来源的人来说是至关重要的.信息抽取系统可以看成是把信息从不同文档中转换成结构化数据系统。因此，成功的信息抽取系统将把互联网变成巨大的数据库。信息抽取技术是近十年来发展起来的新领域，遇到许多新的机遇和挑战.全书分两篇（原理篇共11章、应用篇共7章）。原理篇主要讨论了信息抽取（IE）概念、任务、挑战和评测方法；基于NLP、统计、认知的信息抽取方法；命名实体识别、共指消解、模板填充、Web信息抽取等。应用篇介绍了两个开发工具（GATE和WHISK），分析了IE在人机接口、电子交易、智能交通、竞争情报、问答系统、自动文摘等领域的应用。《中文信息抽取原理及应用》可作为本科高年级数据挖掘课程的参考书或研究生自然语言处理课程的教材，也可作为智能应用系统开发的参考资料。
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读后感
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用户评价
从阅读体验上来说，这本书的行文风格非常严谨，但又保持了一种恰到好处的学术亲和力。作者在阐述复杂概念时，善于使用类比和图形化的解释，这极大地降低了理解门槛。比如，在解释序列到序列（Seq2Seq）模型在抽取任务中的映射关系时，书中配的流程图清晰明了，远胜于纯文字描述。此外，这本书的参考文献列表非常详尽和前沿，涵盖了近几年的顶级会议论文，这为希望进行深入研究的读者指明了方向。我发现，它不仅仅是知识的搬运工，更像是一位经验丰富的导师，在引导我们思考“为什么”这样做，而不是仅仅告诉我们“怎么”做。虽然部分涉及到的深度学习框架代码示例可能需要读者自行到官方库中查找最新的API接口，但这并不影响其作为一本奠基性著作的价值。总的来说，这是一本值得反复研读、并且能够伴随技术人员职业生涯成长的宝贵资料。
评分我最近在整理我们公司内部的知识图谱项目，正好需要一本能够深入浅出地讲解中文信息抽取技术的书籍作为团队的学习资料。这本书在对中文特有现象的处理上展现了极高的专业水准。中文的语序灵活、歧义性强，这对传统的基于词汇的抽取方法构成了巨大挑战。作者清晰地阐述了如何结合句法分析和语义角色标注（SRL）来提升抽取精度。特别是书中关于歧义消除和上下文依赖建模的章节，我感触良多。他们不仅展示了如何利用基于注意力机制的Transformer模型来捕捉长距离依赖，还提到了针对垂直领域（比如金融报告或医疗记录）文本的微调策略。书中给出的多套基准测试结果，数据翔实，对比客观，让人不得不信服其论证的有效性。虽然深度学习模型的章节篇幅不小，但作者在介绍新模型时，总能巧妙地将其与经典方法联系起来，避免了单纯堆砌新技术的浮躁感，使得技术演进的脉络清晰可见。
评分这本书的装帧设计很有格调，封面是深邃的蓝色，配上简洁的银色字体，初看之下给人一种严谨、专业的印象。我一直对自然语言处理（NLP）领域抱有浓厚的兴趣，特别是信息抽取这一细分方向。这本书的理论框架搭建得非常扎实，从基础的语言学知识到复杂的机器学习模型，讲解得层层递进，逻辑清晰。例如，在谈到命名实体识别（NER）时，作者并没有停留在传统的基于规则或字典的方法，而是深入剖析了隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）在序列标注中的应用，并结合最新的深度学习技术，如Bi-LSTM-CRF的结构，进行了详尽的数学推导和算法描述。对于初学者来说，可能需要一些耐心去消化这些公式，但对于有一定背景的读者，这本书提供了非常宝贵的理论深度。我特别欣赏它在案例选择上的独到之处，很多例子都来源于实际的中文文本处理场景，这使得抽象的理论知识瞬间变得具体可感，让人很容易理解其工程价值。整体而言，它更像是一本可以作为工具书时常翻阅的参考手册，而不是快餐式的入门读物。
评分说实话，这本书的实用性远超我的预期，尤其是它对于实际工程部署的考量，让我印象非常深刻。很多技术书籍往往只停留在算法的理论层面，读者读完后，总感觉“纸上谈兵”，不知道如何在真实的项目中落地。然而，这本书在探讨完核心的抽取技术后，紧接着就用好几个章节详细讲解了如何构建一个高效率、可扩展的信息抽取系统。它详细介绍了数据预处理流水线的设计，包括如何有效地清洗非结构化文本、如何进行高效的特征工程，以及如何利用分布式计算框架来加速模型训练和推理过程。我个人关注的是关系抽取部分，书中对基于模式匹配和基于监督学习的关系抽取方法的对比分析非常到位，并给出了在资源稀缺情况下，如何通过远程监督（Distant Supervision）来快速构建训练集的方法论。读完这些章节，我感觉自己像是完成了一次完整的项目实战训练，收获的不仅仅是知识，更是一种解决实际问题的思维框架。它让信息抽取从一个“学术概念”变成了“可执行的方案”。
评分这本书的学术深度毋庸置疑，但最让我感到惊喜的是它对于“应用”的强调。很多教材在讲授完核心算法后就戛然而止，留给读者的空白太多。这本书则不然，它用相当大的篇幅去探讨信息抽取技术在各个行业中的实际落地案例和挑战。我印象最深的是关于实时信息抽取和增量学习的讨论。在金融市场和社交媒体监控这样需要即时反应的场景下，如何保证模型的实时更新和低延迟响应，是一个工程上的难题。书中针对这些痛点，提出了基于流式计算和在线学习的解决方案思路，并详细分析了其优缺点。此外，它还触及了信息抽取结果的后处理和一致性校验问题，这些都是教科书上很少会深入探讨的“脏活累活”，但恰恰是决定系统最终用户体验的关键。对于那些希望将技术转化为生产力的工程师和产品经理来说，这本书提供了难得的、兼顾理论与实战的视角。
评分理论性较强，覆盖面很广。对中文信息抽取的各种技术都做了介绍。
评分该深入的地方完全没有深入，蜻蜓点水的介绍各个系统，真无聊。
评分了解相关知识体系用。文献综述，没实践，一些概念讲不清楚
评分信息抽取
评分唯一的一本能拿到手的信息抽取书，有总比没有强
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