• 像Google这样的搜索引擎如何理解我们的查询并提供相关结果？
• 了解信息提取的概念
• 我们将使用流行的spaCy库在Python中进行信息提取

作为一个数据科学家，在日常工作中，我严重依赖搜索引擎(尤其是Google)。我的搜索结果涉及各种查询:Python代码问题，机器学习算法，自然语言处理(NLP)框架的比较等。我一直很好奇这些搜索引擎如何理解我的查询并提取相关结果，就像他们知道我在想什么一样。我想了解NLP方面在这里是如何工作的:该算法如何理解非结构化文本数据并将其转换为结构化数据并显示相关结果？让我们举个例子。我在Google上输入了两个不同的查询：

首先，Google迅速确定了实体(world cup)和动作(won)。在第二个查询中，在得到结果之前，我甚至还没有完成句子！你认为Google如何理解这些查询背后的上下文？这是一个令人着迷的想法，我们将在本文中对其 讲解。我们将了解根据搜索查询如何生成这些有意义且相关的结果的核心思想。是的，我们甚至将深入研究Python代码并动手实践。让我们开始吧！

注意：我建议你阅读这篇有关数据科学中的计算语言学和依赖树简介的文章[^1]，以更好地了解我们将在此处学习的内容。

信息提取(IE)在自然语言处理(NLP)和语言学领域是至关重要的。它广泛用于诸如问答系统，机器翻译，实体提取，事件提取，命名实体链接，指代消解，关系提取等任务。在信息提取中，有一个重要的三元组概念。

三元组代表实体以及它们之间的关系。例如，(奥巴马，出生于，夏威夷)是一个三元组，其中"奥巴马"和"夏威夷"是相关实体，它们之间的关系是"出生于"。

在本文中，我们将重点介绍从给定文本中提取这些类型的三元组。

在继续之前，让我们看一下信息提取的不同方法。我们可以将信息提取大致分为两个分支，如下所示：

在传统信息提取中，要提取的关系是预先定义的。在本文中，我们将仅介绍基于规则的方法。

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