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Veuillez expliquer ce qu'est "l'extraction d'informations"
gpt
L'extraction d'informations (IE) consiste à extraire automatiquement des informations structurées à partir de documents lisibles par machine non structurés et/ou semi-structurés et d'autres sources représentées électroniquement. Dans la plupart des cas, cette activité concerne le traitement de textes en langage humain au moyen du traitement du langage naturel (TAL). Les activités récentes dans le traitement de documents multimédias comme l'annotation automatique et l'extraction de contenu à partir d'images/audio/vidéo/documents pourraient être considérées comme de l'extraction d'informations
En raison de la difficulté du problème, les approches actuelles de l'IE (à partir de 2010) se concentrent sur des domaines étroitement restreints. Un exemple est l'extraction de rapports de fil de presse sur les fusions d'entreprises, comme indiqué par la relation formelle :
à partir d'une phrase d'actualité en ligne telle que :
Un objectif général d'IE est de permettre d'effectuer des calculs sur les données précédemment non structurées. Un objectif plus spécifique est de permettre au raisonnement logique de tirer des conclusions basées sur le contenu logique des données d'entrée. Les données structurées sont des données sémantiquement bien définies provenant d'un domaine cible choisi, interprétées en fonction de la catégorie et du contexte.
L'extraction d'informations est la pièce d'un puzzle plus vaste qui traite du problème de l'élaboration de méthodes automatiques de gestion du texte, au-delà de sa transmission, de son stockage et de son affichage. La discipline de la recherche d'informations (RI) a développé des méthodes automatiques, généralement de type statistique, pour indexer de grandes collections de documents et classer des documents. Une autre approche complémentaire est celle du traitement automatique du langage naturel (TLN) qui a résolu le problème de la modélisation du traitement du langage humain avec un succès considérable compte tenu de l'ampleur de la tâche. En termes de difficulté et d'accent, IE traite des tâches entre l'IR et la PNL. En termes d'entrée, IE suppose l'existence d'un ensemble de documents dans lequel chaque document suit un modèle, c'est-à-dire décrit une ou plusieurs entités ou événements d'une manière similaire à celles des autres documents mais différant dans les détails. Prenons l'exemple d'un groupe d'articles de presse sur le terrorisme latino-américain, chaque article étant présumé fondé sur un ou plusieurs actes terroristes. Nous définissons également pour toute tâche IE donnée un modèle, qui est un (ou un ensemble de) cadre(s) de cas pour contenir les informations contenues dans un seul document. Pour l'exemple du terrorisme, un modèle aurait des emplacements correspondant à l'auteur, à la victime et à l'arme de l'acte terroriste, ainsi qu'à la date à laquelle l'événement s'est produit. Un système IE pour ce problème est nécessaire pour "comprendre" un article d'attaque juste assez pour trouver les données correspondant aux emplacements dans ce modèle.