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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.-性。指文章的新奇性，指所-的文章内容是否归类为新科技成果，新的研究结论；而不是单纯模仿别人的科技成果和观点。如果是模仿别人的内容，自动文本审核系统，应该是在模仿中有-，自动文本审核服务，在前人的研究成果的基础上提出更新的观点。如果是老问题，自动文本审核，应老问题中有新意，从新的角度阐明新的问题。
2.科学性。主要-稿件的研究成果是否具有真实性、再现性、准确性、逻辑性和公正性。
3.实用性。主要指-内容有无实用价值。稿件的内容是否有实用性，必须经过实践检验，是否理论联系实际。
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