本書聚焦社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息抽取技術(shù)，系統(tǒng)梳理了實(shí)體識別、關(guān)系抽取、事件抽取等關(guān)鍵任務(wù)的研究現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)集資源及基礎(chǔ)技術(shù)，并詳細(xì)介紹了作者團(tuán)隊(duì)在社交網(wǎng)絡(luò)信息抽取領(lǐng)域的最新研究成果，包括社交網(wǎng)絡(luò)文本的實(shí)體與關(guān)系抽取、多模態(tài)社交數(shù)據(jù)的信息抽取、句子級與文檔級事件抽取等。本書既結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)場景特點(diǎn)優(yōu)化傳統(tǒng)信息抽取方法，也探索了適應(yīng)社交媒體的新型抽取框架，為社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容理解、輿情分析、智能推薦等人工智能系統(tǒng)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。最后，本書對社交網(wǎng)絡(luò)信息抽取的未來發(fā)展方向進(jìn)行了展望，探討了大語言模型用于信息抽取、信息抽取與RAG技術(shù)、多模態(tài)信息抽取與可信推理等前沿趨勢。