Nlp 信息提取和文本挖掘之间的区别是什么？

看起来很容易。但是我很困惑

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文本挖掘和信息提取之间的区别是什么

信息提取

（IE）是从非结构化和/或半结构化机器可读文档中自动提取结构化信息的任务。在大多数情况下，该活动涉及通过自然语言处理（NLP）处理人类语言文本。多媒体文档处理中的最新活动，如图像/音频/视频的自动注释和内容提取，可以看作是信息提取

文本挖掘

是从信息资源集合中获取与信息需求相关的信息资源的活动。搜索可以基于元数据或全文索引

与信息检索相比，文本挖掘具有广阔的应用领域。典型的文本挖掘任务包括文档分类、文档聚类、本体构建、情感分析、文档摘要、信息抽取等。 其中，as信息检索通常处理抓取、解析和索引文档、检索文档

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首先让我们看看这两个重要单词的含义

文本挖掘是通过自动分析各种文本资源，自动发现新的、以前未知的信息。它首先从文本源中提取事实和事件，然后形成新的假设，并通过传统的数据挖掘和数据分析方法进一步探索

信息提取更多的是NLP（自然语言处理）和机器学习问题，即训练机器从原始文本中提取隐藏信息

因此，可以说，与信息提取相比，文本挖掘是一个广阔的领域。

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文本挖掘关注在非结构化文本中寻找模式。信息提取（IE）的相关任务是在自然语言文档中定位特定项目

这看起来像哲学问题，在google中有很多答案。也许可以帮上忙。