Was versteht man unter Informationsextraktion?
Der Begriff „Informationsextraktion“ bezieht sich auf den Prozess, bei dem aus unstrukturierten oder semi-strukturierten Daten spezifische, relevante Informationen herausgefiltert und strukturiert werden. Ziel ist es, nützliche Informationen aus großen Datenmengen zu gewinnen, die für die Analyse, Entscheidungsfindung oder weitere Verarbeitung verwendet werden können. Informationsextraktion wird häufig in Bereichen wie Textanalyse, Datenverarbeitung und maschinellem Lernen eingesetzt.
Typische Softwarefunktionen im Bereich „Informationsextraktion“:
- Textanalyse: Identifikation und Extraktion relevanter Daten aus Texten, wie beispielsweise Schlüsselwörter, Entitäten oder Themen.
- Named Entity Recognition (NER): Erkennung und Klassifizierung von benannten Entitäten (z. B. Personen, Organisationen, Orte) in Texten.
- Information Retrieval: Suchfunktionen, die es ermöglichen, relevante Informationen aus großen Datenbeständen zu finden.
- Datenbereinigung: Entfernung von irrelevanten oder redundanten Informationen aus Datensätzen zur Verbesserung der Datenqualität.
- Wissensdatenbanken: Aufbau und Pflege von Datenbanken, die extrahierte Informationen strukturieren und zugänglich machen.
- Text Mining: Analyse von Texten, um Muster und Zusammenhänge zu entdecken und daraus nützliche Informationen zu extrahieren.