知識抽取是自然語言處理(NLP)和人工智慧領域的一個重要技術，旨在從不同來源和結構的數據中提取和抽取相關信息，並將其轉換為結構化或半結構化形式，以便於進一步分析和利用。
知識抽取的過程包括識別、理解、篩選、格式化和歸納等步驟，目的是增強信息的可使用性和可重用性。知識抽取可以套用於結構化數據、半結構化數據或非結構化數據，如連結數據、資料庫中的表格、網頁中的表格和列表，以及純文本數據。在知識抽取中，命名實體識別是基礎步驟，它從文本中抽取實體的信息元素。此外，關係抽取涉及識別實體之間的關係，而事件抽取則側重於從文本中識別和抽取關於事件的信息，並以結構化的形式呈現。知識抽取是構建大規模知識圖譜的重要環節，有助於實現從不同來源和結構的數據中提取和組織知識，以便於分析和套用。