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信息提取系统搜索大量非结构化文本，寻找特定类型的实体和关系，并用它们来填充有组织的数据库。这些数据库就可以用来寻找特定问题的答案。
信息提取系统的典型结构以断句开始，然后是分词和词性标注。接下来在产生的数据中搜索特定类型的实体。最后，信息提取系统着眼于文本中提到的相互临近的实体，并试图确定这些实体之间是否有指定的关系。
实体识别通常采用词块划分器，它分割多词符序列，并用适当的实体类型给它们加标签。常见的实体类型包括组织、人员、地点、日期、时间、货币、GPE（地缘政治实体）。
用基于规则的系统可以构建词块划分器，例如 NLTK 中提供的RegexpParser类；或使用机器学习技术，如本章介绍的ConsecutiveNPChunker。在这两种情况中，词性标记往往是搜索词块时的一个非常重要的特征。
虽然词块划分器专门用来建立相对平坦的数据结构，其中没有任何两个词块允许重叠，但它们可以被串联在一起，建立嵌套结构。
关系抽取可以使用基于规则的系统，它通常查找文本中的连结实体和相关的词的特定模式；或使用机器学习系统，通常尝试从训练语料自动学习这种模式。