Одно подполе ИИ, которое вы можете найти релевантным, это извлечение информации .
Алгоритмы извлечения информации часто работают с использованием правил (например, регулярных выражений) для идентификации сущностей и отношений в тексте. Эти правила могут быть определены вручную (т. Е. Алгоритм Суисеки) или изучены с помощью контролируемых алгоритмов машинного обучения (т. Е. RAPIER, индукция обертки, условные случайные поля).
Например, алгоритм извлечения информации может получить данные из вакансии:
Job Title: старший консультант по СУБД
Location: Даллас, Техас
Responsibilities: Консультант по приложениям СУБД работает с проектными командами над созданием решений на основе СУБД, которые поддерживают развертывание приложений электронной коммерции, автоматизации продаж и обслуживания клиентов на предприятии.
Desired Requirements: 3-5 лет опыта разработка приложений Oracle или SQL Server с использованием Visual Basic, C / C ++, Powerbuilder, Progress или аналогичных. Недавний опыт, связанный с установкой и настройкой Oracle или SQL Server в обоих dev. и среды развертывания.
Desired Skills: Понимание UNIX или NT, языка сценариев. Знать принципы структурной разработки программного обеспечения и управления проектами
... и добавьте его в этот шаблон:
title: старший консультант по СУБД
state: TX
city: Даллас
country: США
language: Powerbuilder, Progress, C, C ++, Visual Basic
platform: UNIX, NT
application: SQL Server, Oracle
area: электронная торговля, обслуживание клиентов
required years of experience: 3
desired years of experience: 5
Рэй Муни и его группа в Техасском университете в Остине проделали большую работу по извлечению информации. Вот некоторые ссылки, которые могут послужить хорошей отправной точкой: