構建知識圖譜需要滿足三項要素要求，分別是實體，關系和屬性。文本信息提取，則是在文本中提出三元信息，包括實體和關系的信息，實體和屬性的信息，然后將這些關系設置成數據庫的過程。

進行信息提取的主要環節介紹：

1、確定要進行信息提取的知識本體。

2、為每一個目標知識點設立足夠的訓練語料，或是抽取足夠的編寫規則

3、利用機器學習的方法，在訓練語料和規則的基礎上，建立模型。

構建知識圖譜**重要的環節，NLPIR平臺KGB知識圖譜在文本信息提取的優勢：

1、能夠解析不同格式文檔和圖片

KGB知識圖譜引擎，能夠對不同版本和格式的文檔進行解析：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等，對于圖片，OCR可自動識別并抽取圖片中的文字信息。

2、對結構化表格數據知識抽取

KGB能夠自適應解讀并抽取結構化表格數據，實現知識的快速生成。

3、對非結構化文檔知識抽取

KGB知識規則引擎，能夠快速定位非結構化文檔中的關鍵信息（主體、時間、金額等），進行高效抽取知識。

NLPIR大數據語義智能分析平臺，是基于中文數據挖掘的綜合需求，融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。