全信息驱动的财经新闻信息抽取与移动应用

本文档主要探讨了2005年12月发表在《北京邮电大学学报》上的一篇名为"基于全信息的中文信息抽取系统及应用"的论文。作者李蕾、周延泉和王菁华来自北京邮电大学智能科学与技术研究中心。该研究从全信息理论的角度出发，旨在构建一个专注于财经新闻领域的中文信息抽取实验系统。 论文的核心内容是综合运用语法、语义和语用信息知识库，对中文文本进行深入分析，以提取关键信息。信息抽取技术在这个过程中起到了关键作用，它能够有效地从大量文本中抽取结构化数据，如实体识别、关系抽取等。财经新闻领域被选为特定的应用场景，因为其信息具有明确的结构和规则，适合信息抽取系统的应用。 此外，作者还探索了一种创新的信息抽取技术在移动信息服务中的应用模式，即“信息抽取+手机短信”。这个模式结合了信息抽取系统的高效性和信息简洁性，以及手机短信的便携性、广泛覆盖和即时性。通过这种方式，研究人员开发出一种智能化的移动信息服务，用户可以在任何时间、任何地点接收定制的、有价值的信息，提高了信息服务的用户体验。 论文的关键词包括“信息抽取”、“全信息”、“综合语用信息分析”和“智能移动信息服务”，这些词汇反映了研究的核心技术和关注点。研究成果表明，这种结合全信息理论的中文信息抽取方法具有很高的实用价值，并且在实际应用中已经得到了验证。 这篇论文不仅介绍了信息抽取技术在中文文本处理中的应用，还展示了如何将其与移动通信技术结合，以满足日益增长的个性化和便捷化的信息需求，对未来的信息技术发展和应用有着重要的启示作用。