informationsudtræk

Informationsudtræk, også kendt som information extraction (IE), er en disciplin inden for natural language processing, der sigter mod at omdanne ustruktureret eller semi-struktureret tekst til strukturerede data. Målet er at udtrække væsentlige oplysninger såsom entiteter, relationer og begivenheder og sætte dem i maskinlæsbare formater.

Typiske enheder er navne på personer, organisationer og steder; relationer kan angive forhold mellem personer og organisationer eller kontraktlige forbindelser; begivenheder kan beskrive møder, transaktioner eller tidsmæssige hændelser nævnt i teksten.

Metoder spænder fra regelbaserede tilgange til statistiske maskinlæringsmodeller. Traditionelt var regler centrale, men i dag dominerer dybdelæring og transformerbaserede modeller (for eksempel BERT og lignende), ofte anvendt i pipeline- eller joint-modeller.

Proces og pipeline omfatter forbehandling (tokenisering, lemmatization), entitetsgenkendelse (NER), relation- og begivenhedsudtræk samt kobling til eksterne kilder og vidensbaser som vidensgrafer.

Anvendelser inkluderer forretningsanalyse og markedsindsigt, compliance og risikoovervågning, behandling af juridiske og finansielle dokumenter samt struktureret data til sundhedsregistre og kundeservice.

Udfordringer og etik omfatter tvetydighed og kontekstafhængighed, sprogvariationer og datakvalitet, behovet for annotering og evalueringsstandarder (precision, recall, F1). Desuden rejser håndtering af persondata og GDPR, privatliv og bias vigtige hensyn til ansvarlig AI.