回答下列问题：　　（１）如何能构建一个系统，以至从非结构化文本中提取结构化数据？　　（２）有哪些稳健的方法识别一个文本描述的实体和关系？　　（３）哪些语料库适合这项工作，如何使用它们来训练和评估模型？信息有很多种”形状“和”大小“，一个重要的形式是结构化数据：实体和关系的规范和可预测的组织。例如：我们可能对公司和地点之间的关系，可用关系数据库存储。但如果我们尝试从文本中获得相似的信息，事情就比较麻烦了。如何从一段文字中发现一个实体和关系的表呢？然后，利用强大的查询工具，如ＳＱＬ，这种从文本获取意义的方法被称为“信息提取”信息提取有许多应用，包括商业智能、简历收获、媒体分析、情感检测、专利检索及

回答下列问题： 　　（１）如何能构建一个系统，以至从非结构化文本中提取结构化数据？ 　　（２）有哪些稳健的方法识别一个文本描述的实体和关系？ 　　（３）哪些语料库适合这项工作，如何使用它们来训练和评估模型？ 信息有很多种”形状“和”大小“，一个重要的形式是结构化数据：实体和关系的规范和可预测的组织。例如：我们可能对公司和地点之间的关系，可用关系数据库存储。