我想了解关于知识抽取的知识，请写一篇详细的介绍
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知识抽取是指把蕴含于信息源中的知识经过识别、理解、筛选、归纳等过程抽取出来，存储形成知识元库。目前研究较多的是自然语言文本，已经出现了一些工具或系统，知识抽取已经成为自然语言处理领域一个重要的研究分支。#### 知识抽取的难点

知识抽取的难点在于对知识源中的数据进行处理，因为知识并不是以某种现成的形式存在于知识源中的，只有对知识源中的数据经过分析、识别、理解、关联等一系列处理之后，才能发现其中有用的知识。而这种数据处理往往又因为知识源中数据形式的不同而呈现不同的难度。对一些蕴含于数据库或文本数据中的知识，尽管具有显式的数据表达形式，但目前的机器学习技术还不足以实现自动获取。
目前的知识抽取还是以手工或由机器辅助的手工获取为主。例如，在获取领域专家的经验时，就要求知识工程师与专家进行直接交流，深入讨论，甚至参与到领域专家现场解决问题的过程当中，这种交流讨论可能需要很长时间，直到知识工程师认为他领会了专家的经验，然后再由他对这些经验进行数学分析，建立数学模型，以适当的知识表示形式表示出来，送入计算机。
除从领域专家处获取知识外，一个成功的专家系统，还应该具备从实践中学习、总结知识的能力。即，还可通过专家系统本身的运行实践，从已有知识或实例中演绎、归纳出新知识，进而实现对知识库的自我更新和完善。当然，这要求专家系统自身具有一定的“学习”能力，也就是说，必须要对机器学习的相关理论和技术进行更加深入的研究。#### 知识抽取的特征

知识抽取可以为知识建模提供素材。这些素材不全是“未加工”的，使用抽取技术后的结果通常是得到一种结构化的数据，例如，标记、图表、术语表、公式和非正式的规则等。意识到脱离了抽取技巧，一个人就无法得到真正且正式的描述是很重要的。在抽取上强加正式的表示将会在抽取过程中导致偏见，甚至经常会得到错误的数据。抽取应该要集中化和结构化，但是也要尽可能地开放。将抽取的原材料转化成问题解决过程中更正式的描述是知识建模的一个任务。
执行知识抽取和知识分析的知识工程师(或者叫知识分析员)实质上不需要掌握很深的应用领域知识。举一个最简单的例子，知识工程师能够从各种各样的非人力资源中获得信息，这些资源包括书本、技术手册、案例学习等等。然而，在大多数情况下，他(她)实际上需要请教资深专家。这也许是因为当时没有可用的文档，或者他们意识到在从事的领域中真正的专家来自于实践，而不是死读书本。只有很少的知识模型在建立过程中没有请教专家。那些没有被真正的专家理解和实验的模型通常是缺乏说服力的。以下两个问题在知识抽取过程中相当突出。
1)我们怎样让专家们告诉我们或者给我们演示他们做什么?
2)我们怎样决定他们解决问题的能力是由什么形成的?
这个任务是非常艰巨的，特别是在大的应用语境中显得尤为突出。有很多情况会使问题变得更加难以处理。许多技术知识是从多年积累的经验中获得的，并日．是以直观推断的形式表示的。直观推断是一种经验规则或者是一种已证明了的方法，这些规则和方法可以用来获得特定信息的结果。通常，专业技术变得如此墨守成规，以至于专家们都无法知道他们做什么或者为什么做。
出于商业目的，显然，我们应该尽力使知识抽取过程变得高效一些。我们应该使用一些技术去尽量减少花费在收集、转录和分析专家知识上的精力。我们应尽力减少花费在昂贵且稀有的领域专家们身上的时问。当然，我们也应当尽力增大可用知识的收益。
对于为什么要使知识抽取成为一个系统化的过程，也存在一些合理的工程上的理由。首先，我们希望知识抽取过程能够被普遍使用，并且要符合条理化的标准。这样可以保证结果是健壮的，并且这些结果可以被任何有能力的知识工程师应用到范围广泛的专业领域内。同时，我们希望我们的技术是可行的。这将意味着这些技术可以被不同的知识工程师以相同的实用工具使用。然而，我们要想使抽取过程系统化，必须从专家分析开始。
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