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社交网络信息抽取关键技术研究 简介
本书聚焦社交网络环境下的信息抽取技术,系统梳理了实体识别、关系抽取、事件抽取等关键任务的研究现状、数据集资源及基础技术,并详细介绍了作者团队在社交网络信息抽取领域的最新研究成果,包括社交网络文本的实体与关系抽取、多模态社交数据的信息抽取、句子级与文档级事件抽取等。本书既结合社交网络场景特点优化传统信息抽取方法,也探索了适应社交媒体的新型抽取框架,为社交网络内容理解、舆情分析、智能推荐等人工智能系统提供了关键技术支撑。最后,本书对社交网络信息抽取的未来发展方向进行了展望,探讨了大语言模型用于信息抽取、信息抽取与RAG技术、多模态信息抽取与可信推理等前沿趋势。
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