信息抽取是将嵌入在文本中的非结构化信息提取并转换为结构化数据的过程，从自然语言构成的语料中提取出命名实体之间的关系，是一种基于命名实体识别更深层次的研究。信息抽取的主要过程有三步：首先对非结构化的数据进行自动化处理，其次是针对性的抽取文本信息，然后对抽取的信息进行结构化表示。信息抽取基本的工作是命名实体识别，而中心在于对实体关系的抽取。
1.题名。根据文章判断其是否简明确切地表述了文章内容，一般文章题目不应超过20个汉字，外文题名不应超过10个实词。
2.摘要。根据文章内容审査摘要是否简明扼要，是否包括摘要的基本要素，是否采用第三人称写法，中文摘要是否超过400个汉字，外文摘要是否超过250个实词。
3.关键词。根据文章主要内容，判断关键词的选取是否有不当之处，选取关键词数应在3～8个。
4.层次。根据文章结构，---该文章的层次编号是否采用阿拉巴数字分级编号法，在线---稿件审核收费吗，全文是否统一。
5.插图和表格。根据文章内容以及图要表达的意思，在线---稿件审核收费吗，---该图有无自明性，主题是否---，智能---稿件审核收费吗，是否清晰，以及比例，坐标，单位是否正确。
6.文后参考文献。根据编辑的规范判断书写格式是否规范，著录项目是否齐全，---稿件审核收费吗，有无书写错误，正文引用处与文后参考文献表是否对应。
日常生活中，我们经常会在---等社交工具、公众号文章、甚至---稿件中发现许多拼写、语法、标点等错误；经过初步统计：在---等---领域中，文本敏感和出错概率在2%左右；在语音识别领域中，出错率高可达8-10%；而在某保险问答领域中，用户提问出错率在去重后仍---9%。文本纠错作为自然语言处理基础的模块，是实现中文语句自动检查、自动纠错的一项重要技术，其目的是提高语言的正确性的同时减少人工校验成本，其重要程度---。
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