自動信息提取　Automated information extraction

文本分析曾經(jīng)是一種非常普通的分析方法，它通過編碼文檔從中提取信息與數(shù)據(jù)。近來，文本分析方法不斷演變，除了文字文本之外，還可以分析音頻、圖像、視頻。由于政府界和學術界的不斷推進，文本分析方法的計算效率在學術界有了一個很大的提升，但在實際應用方面仍存在著很大的缺陷。今天，伴隨著人工智能和其他計算算法的出現(xiàn)，文本分析，信息提取將很有可能在實際應用上取得巨大的突破。自動化提取的主要用途之一，是獲得“事件數(shù)據(jù)”（events data），使用時間序列分析、語義分析、隱馬爾科夫模型、微波分析、事件生命周期建模等方法分析“事件數(shù)據(jù)”。這些方法經(jīng)常與其他的方法結(jié)合使用，比如在下一節(jié)中提到的復雜系統(tǒng)理論的方法。除了這些方法，還有許多的自動文本提取算法和系統(tǒng)可以挖掘網(wǎng)絡數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如從圖論和社交網(wǎng)絡分析中組合出來。在應用領域，自動信息提取技術由于可以挖掘?qū)崟r的數(shù)據(jù)流，如新聞廣播或其他電子報告，不僅可用于異常檢測和預警，同時也可用于監(jiān)測趨勢和評估干預和項目執(zhí)行等，若自動信息技術再完美些，應該能夠成為日常工作系統(tǒng)升級或運營中心不可缺少的一部分。社會科學領域可以說是文字豐富但數(shù)據(jù)較差，因此自動信息提取技術和文本挖掘技術在該領域有大展身手的空間，如果能合理應用，將來一定會在計算社會科學調(diào)查中取得重大突破。