Εξαγωγή πληροφοριών

Σημασία της εξαγωγής πληροφοριών

Ο ρόλος της Εξαγωγής πληροφοριών, στα πλαίσια της Ανάκτησης πληροφοριών και Διαχείρισης γνώσης, είναι η αναγνώριση εξειδικευμένης πληροφορίας και η εξαγωγή γνώσης από μη δομημένα δεδομένα με μηχανικό (αυτόματο) τρόπο. Αντίθετα με την κλασσική Ανάκτηση πληροφοριών, σύμφωνα με την οποία η αναζήτηση γίνεται με βάση συγκεκριμένες λέξεις-κλειδιά και το αποτέλεσμα περιλαμβάνει μόνο κείμενα στα οποία βρίσκεται (ενδεχομένως) η χρήσιμη πληροφορία, η Εξόρυξη πληροφοριών στοχεύει ακριβώς στην αναγνώριση της χρήσιμης μόνο πληροφορίας και το περιβάλλον (context) στο οποίο αυτή εμφανίζεται.
Δεδομένου του μεγάλου όγκου πληροφοριών που παράγονται και διακινούνται σήμερα (κύριο χαρακτηριστικό του διαδικτύου) το ζητούμενο στις μέρες μας είναι όχι απλώς η κατοχή της πληροφορίας – ο οποιοσδήποτε σήμερα μπορεί να έχει πρόσβαση σε σχετικά οποιαδήποτε πληροφορία – αλλά η διαχείριση της πληροφορίας και ο εντοπισμός της «σχετικής» πληροφορίας. Έτσι, ενώ με μια κλασσική μηχανή αναζήτησης ο ενδιαφερόμενος θα λάβει ως απάντηση ένα σύνολο κειμένων που ενδεχομένως περιέχουν την απάντηση που περιμένει, η Εξόρυξη πληροφοριών στοχεύει στην απάντηση και μόνο σε αυτή.
Οι εφαρμογές μιας τέτοιας τεχνολογίας είναι πραγματικά αμέτρητες.

Αποτελέσματα – επιδόσεις

Οι επιδόσεις αναλόγων συστημάτων που έχουν παρουσιαστεί κατά καιρούς σε συνέδρια και ερευνητικές εργασίες αναφέρονται σε έρευνα πάνω σε συγκεκριμένους τομείς (κείμενα γραμμένα για συγκεκριμένους θεματικούς χώρους) και διαφέρουν ανάλογα με το είδος της πληροφορίας που στοχεύουν να αναγνωρίσουν. Έτσι, αναφορικά με της πέντε προαναφερθείσες κατηγορίες της Εξαγωγής πληροφοριών, έχουν παρατηρηθεί τα κάτωθι:
Όσο προχωράμε από την αναγνώριση κυρίων ονομάτων προς την αναγνώριση σχέσεων μεταξύ γεγονότων η δυσκολία αυξάνεται εκθετικά, αφού εξάλλου τα μετέπειτα στάδια ανάλυσης εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό στα προγενέστερα. Έχοντας ως δεδομένο το γεγονός αυτό, η αναγνώριση κυρίων ονομάτων επιτυγχάνεται κατά 93% περίπου (Cunningham, 2000) και, λαμβάνοντας υπ’ όψιν το γεγονός ότι ένας άνθρωπος δε μπορεί να επιτύχει το 100%, μπορούμε να ισχυριστούμε πως τα συστήματα αναγνώρισης ονομάτων τα καταφέρνουν το ίδιο ή σχεδόν το ίδιο καλά με τον άνθρωπο.
Όμως, τα επόμενα στάδια ανάλυσης δεν εφαρμόζονται με την ίδια επιτυχία. Τα αποτελέσματα που δημοσιεύονται είναι ενδεικτικάπερισσότερες πληροφορίες εδώ. Τελικά, η αναγνώριση γεγονότων (που είναι ο κύριος στόχος της εξαγωγής πληροφοριών) δεν εφαρμόζεται με μεγάλη επιτυχία ούτε αυτή: τα καλύτερα συστήματα αναφέρουν επιδόσεις της τάξεως του 60%, σύμφωνα με τα πρακτικά των συνεδρίων MUC. Τα νούμερα που αναφέρονται εδώ δηλώνουν κατά προσέγγιση την επίδοση των συστημάτων και είναι το F-measure των αποτελεσμάτων.
Στο σημείο αυτό πρέπει να σημειώσουμε δύο πράγματα. Πρώτον, τα αναφερόμενα μεγέθη αναφέρονται σε πειράματα πάνω σε συγκεκριμένους τομείς (domains) και συγκεκριμένες γλώσσες (Αγγλικά συνήθως). Το γεγονός αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό, αφού κάθε τομέας και κάθε γλώσσα έχουν ιδιαιτερότητες οι οποίες πρέπει να ενσωματωθούν στα συστήματα εξόρυξης πληροφοριών. Από τη φύση της λοιπόν η Εξαγωγή πληροφοριών είναι άρρηκτα συνδεδεμένη με τη γλώσσα και το είδος των δεδομένων (κειμένων) που πρόκειται να αναλυθούν.
Δεύτερον, η σχετική έρευνα έχει γίνει πιο εντατική τα τελευταία χρόνια. Συνεχώς προτείνονται νέες μέθοδοι κατασκευής αναλόγων αρχιτεκτονικών και συστημάτων οι οποίες στοχεύουν σε καλύτερες επιδόσεις και στην απλοποίηση της επέκτασης της λειτουργίας υπαρχόντων συστημάτων σε νέους τομείς και νέες γλώσσες. Έμφαση δίνεται κυρίως στην ανάπτυξη ειδικών συστημάτων μέσω αυτόματης εκμάθησης της γλωσσικής πληροφορίας και των ιδιαιτεροτήτων του χώρου από το ίδιο το σύστημα. Στο μέλλον, λοιπόν, είναι βέβαιο ότι θα έχουμε καλύτερα συστήματα και σαφώς καλύτερες επιδόσεις.