抽取式人工智能

抽取式人工智能是一种专注于从现有数据源中识别和检索特定信息的人工智能分支。与生成式人工智能不同，后者会生成新内容，抽取式人工智能旨在从结构化或非结构化数据集中定位精确的数据片段。通过利用先进的自然语言处理（NLP）技术，抽取式人工智能能够理解人类语言，从各种格式（如文本文件、图片、音频文件等）中提取有意义的信息。

从本质上说，抽取式人工智能就像一位智能的数据挖掘者。它能够在海量信息中筛选出与用户查询或关键词匹配的相关片段。这一能力使抽取式人工智能在需要准确性、透明度和对提取信息可控性的任务中具有极高价值。它确保用户获得直接来源于可信数据源的精准答案。

抽取式人工智能如何工作？

抽取式人工智能通过一系列精密的NLP技术和机器学习算法协同工作。其流程包括以下关键步骤：

1. 数据导入：
   • 系统接受多种数据格式，包括文本文件、PDF、电子邮件、图片等。
   • 对数据进行预处理，统一格式，为后续分析做准备。
2. 分词（Tokenization）：
   • 将文本数据分解为较小的单元，如单词或短语。
   • 分词有助于分析语言结构。
3. 词性标注：
   • 给每个分词标注其语法角色（如名词、动词、形容词等）。
   • 有助于理解词语之间的句法关系。
4. 命名实体识别（NER）：
   • 系统识别并分类文本中的关键实体，如人名、机构、地点、日期和金额等。
   • NER便于针对查询提取特定信息。
5. 语义分析：
   • 系统解释词语和句子的含义及上下文。
   • 能理解同义词、反义词和语境细微差别。
6. 查询处理：
   • 用户输入查询或关键词，指定所需信息。
   • 系统解析查询，确定搜索参数。
7. 信息检索：
   • 利用索引和搜索算法，系统扫描数据，查找与查询匹配的内容。
   • 识别并提取相关数据片段。
8. 结果呈现：
   • 将提取的信息以清晰、结构化的方式呈现给用户。
   • 系统还可附上信息的来源或提取上下文。

这种系统化的流程使抽取式人工智能能够直接从现有数据中提供精准、可靠的信息，确保可信度与可靠性。

抽取式人工智能与生成式人工智能的区别

理解抽取式人工智能与生成式人工智能的区别，有助于为具体应用选择合适的工具。

两者均利用AI和NLP技术，但抽取式人工智能侧重于准确性和信息检索，而生成式人工智能则强调创新和新内容的生成。

示例一：发票数据提取

某公司每天需处理来自不同供应商的1000多张发票，每份格式各异。手工录入发票数据既费时又易出错。

• 数据录入自动化：
  系统可自动提取发票中的关键信息，如供应商名称、发票日期、金额及明细行内容。
• 表格结构保留：
  保持发票原有表格格式，确保数据完整性。
• 分类整理：
  将提取的数据组织到如基本信息、供应商详情和明细等类别中。

优势：

• 高准确性： 数据提取准确率高达99%。
• 高效率： 显著缩短处理时间。
• 成本节约： 降低人工数据录入相关的运营成本。

示例二：抽取式人工智能助力法律文件分析

某律所需审核数千份合同，查找与保密和竞业限制相关的条款。借助抽取式人工智能：

• 条款识别：
  AI系统扫描合同，提取涉及保密及竞业限制的条款。
• 风险评估：
  标记可能存在合规风险或与现有协议冲突的条款。
• 摘要生成：
  提供合同关键义务的摘要，便于快速参考。

优势：

• 节省时间： 减少律师人工审阅文档的时间。
• 提升准确性： 降低遗漏关键条款的风险。
• 增强合规性： 支持符合法律法规要求。

示例三：客户支持体验提升

某科技公司希望提升客户支持体验。通过部署抽取式人工智能：

• 知识库利用：
  从海量支持文档中提取答案。
• 快速响应：
  及时为客户提供准确的答复。
• 坐席助理：
  为人工客服在交互中提供相关信息。

优势：

• 提升客户满意度： 更快地解决客户问题。
• 减轻工作负担： 降低需要人工介入的支持工单数量。
• 保障服务质量： 答复准确且统一。

抽取式人工智能相关研究

1. DiReDi：用于AIoT应用的知识蒸馏与反向蒸馏
   发表时间：2024-09-12
   作者：Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   本文讨论了在由大型云端AI模型管理的实际场景中，边缘AI模型部署的效率。文章指出，针对用户具体应用定制边缘AI模型存在的挑战，以及因本地训练不当可能引发的法律风险。为解决这些问题，作者提出了“DiReDi”框架，通过知识蒸馏和反向蒸馏过程，使边缘AI模型能够基于用户专属数据进行更新，同时保障用户隐私。仿真结果显示，该框架可通过实际用户场景的知识增强边缘AI模型。
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2. 基于$α$-方法的AIS数据驱动船舶轨迹提取开源框架
   发表时间：2024-08-23
   作者：Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   本研究提出了一种用于从AIS数据提取船舶轨迹的框架，这对于海事安全和领域感知至关重要。文章通过基于机动性的、数据驱动的方法，解决了AIS信息技术不准确和数据质量问题。该框架能够有效解码、构建并评估轨迹，提高AIS数据挖掘的透明度。作者还提供了Python开源实现，展示其在提取清晰、连续轨迹以便后续分析方面的鲁棒性。
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3. 让AI参与更具规模：对Open AI民主输入项目的评论
   发表时间：2024-07-16
   作者：David Moats, Chandrima Ganguly
   本文评价了Open AI的Democratic Inputs项目，该项目旨在资助提升公众参与生成式人工智能的相关方案。作者批评了该项目关于LLM普适性和将参与等同于民主的假设。他们主张AI参与应关注具体社区和实际问题，确保相关社区在结果中拥有实际权益，包括数据或模型所有权。本文强调了在AI设计过程中实现民主参与的重要性。
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4. 利用增强型人工智能与计算机视觉从非结构化数据中提取信息
   发表时间：2023-12-15
   作者：Aditya Parikh
   本文探讨了如何通过增强型人工智能和计算机视觉技术，从非结构化和无标签数据中进行信息提取（IE）的过程。文章重点分析了非结构化数据所面临的挑战及对高效IE方法的需求。研究展示了增强型AI和计算机视觉如何提升信息提取的准确率，进而优化决策流程，并为这些技术在各领域的潜在应用提供了见解。
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