# Wydobywanie informacji z tekstu (nazwy własne, relacje) EN: **Information extraction (named entities and relations)** · id `infoextraction` · aliases: information extraction, IE, named entity recognition, NER, relation extraction, entity extraction, ekstrakcja informacji, rozpoznawanie nazw własnych, ekstrakcja relacji Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Język, obraz, audio](https://aiatlasgraph.com/t/modalities.md) › [Język naturalny](https://aiatlasgraph.com/t/nlp.md) › Wydobywanie informacji z tekstu (nazwy własne, relacje) ## Description - PL: Zamiana swobodnego tekstu na uporządkowane fakty: rozpoznawanie nazw własnych (NER — osoby, miejsca, organizacje, daty), relacji i zdarzeń. Klasycznie jako etykietowanie tokenów; dziś także przez LLM zwracające JSON według schematu albo kompaktowe modele zero-shot. - EN: Turning free text into structured facts: named entities (NER — people, places, organisations, dates), relations and events. Classically done as token labelling; now also by LLMs emitting schema-constrained JSON or by compact zero-shot extractors. ## In one sentence - PL: To wyłuskiwanie z tekstu konkretnych danych — kto, gdzie, kiedy, za ile — i zapisywanie ich w uporządkowanej tabeli. - EN: This pulls specific facts out of text — who, where, when, how much — and records them in a tidy table. ## Problem it solves - PL: Ważne dane są ukryte w długich umowach, mailach i artykułach, a przepisywanie ich ręcznie do arkusza jest żmudne i pełne błędów. - EN: Important details are buried in long contracts, emails and articles, and copying them into a spreadsheet by hand is slow and error-prone. ## What it does - PL: Jak zakreślacz w ręku uważnego czytelnika: zaznacza nazwiska, miejsca i daty, a potem łączy je w fakty typu „kto z kim”. - EN: Like a careful reader using a highlighter: it marks names, places and dates, then links them into facts about events. ## Everyday example - PL: Z maila z rezerwacją program sam wyciąga datę, godzinę i adres, po czym wpisuje wydarzenie do kalendarza. - EN: From a booking email, the software picks out the date, time and address and adds the event to your calendar. ## This concerns you if you… - PL: przepisujesz dane z dokumentów do tabel - PL: szukasz w tekstach nazwisk, firm albo kwot - PL: budujesz bazę wiedzy z artykułów lub notatek - EN: copy data from documents into tables - EN: search texts for names, companies or amounts - EN: build a knowledge base from articles or notes ## Keywords named entity recognition · relation extraction · event extraction · GLiNER · token classification · entity linking · JSON Schema ## How it works - PL: Model oznacza fragmenty encji i relacje albo generuje rekordy według zadanej struktury. Łączenie fragmentów z identyfikatorami oraz walidacja schematu przygotowują wynik do wykorzystania poza tekstem. - EN: The model labels entity spans and relationships or generates records under a specified structure. Linking spans to identifiers and validating schemas prepares outputs for use beyond text. ## Limits - PL: Poprawny schemat nie potwierdza prawdziwości rekordu. Niejasne granice encji, odwołania między zdaniami i nieobecne informacje wymagają obsługi niepewności oraz sprawdzenia źródła. - EN: Valid schemas do not establish record truth. Ambiguous entity boundaries, cross-sentence references and missing information need uncertainty handling and source checks. ## Key terms - PL: **span**: Fragment tekstu określony granicami początku i końca. - PL: **entity linking**: Powiązanie wzmianki tekstowej z identyfikowaną encją w bazie wiedzy. - EN: **span**: A text segment specified by its start and end boundaries. - EN: **entity linking**: Connecting a textual mention to an identified knowledge-base entity. ## Know first - [Structured outputs i walidacja (Structured outputs and validation)](https://aiatlasgraph.com/t/structured.md) - [Prompty i kontekst (Prompting and context engineering)](https://aiatlasgraph.com/t/prompting.md) ## Examples - PL: NER · klasyfikacja tokenów · ekstrakcja relacji · ekstrakcja zdarzeń · GLiNER · wyjście strukturalne (JSON) - EN: NER · token classification · relation extraction · event extraction · GLiNER · structured output (JSON) ## Subtopics (4 direct, 4 in total) - [Rozpoznawanie nazw własnych (NER) (Named entity recognition (NER))](https://aiatlasgraph.com/t/ner.md): Labelling text spans with entity types such as person, organisation, location or date; classically framed as token classification with a BIO scheme. - [Rozwiązywanie koreferencji (kto to „on”?) (Coreference resolution)](https://aiatlasgraph.com/t/coreference.md): Clustering mentions (names, descriptions, pronouns) that refer to the same entity within a document. - [Wydobywanie relacji między encjami (Relation extraction)](https://aiatlasgraph.com/t/relationextraction.md): Identifying typed relations between entity pairs in text and recording them as (subject, relation, object) triples. - [Łączenie wzmianek z bazą wiedzy (entity linking) (Entity linking)](https://aiatlasgraph.com/t/entitylinking.md): Assigning a text mention the identifier of a knowledge-base entity, disambiguated by context. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Analiza notatek serwisowych i zleceń napraw (technical language processing) (Technical language processing of maintenance work orders)](https://aiatlasgraph.com/t/maintenancetlp.md) - [Grafy wiedzy (Knowledge graphs)](https://aiatlasgraph.com/t/kgraphs.md) - [Przetwarzanie dokumentów (Document AI)](https://aiatlasgraph.com/t/docai.md) - [Rozpoznawanie nazw w tekstach prawnych (Legal named entity recognition)](https://aiatlasgraph.com/t/legalner.md) - [Structured outputs i walidacja (Structured outputs and validation)](https://aiatlasgraph.com/t/structured.md) - [Wyciąganie pól z formularzy i faktur (Key information extraction from forms and receipts)](https://aiatlasgraph.com/t/kie.md) ## Sources - [Hugging Face Tasks — natural language processing]() `hf-tasks-nlp` · by Hugging Face - [Token Classification (Hugging Face Tasks)]() `hf-task-token-classification` · by Hugging Face - [Speech and Language Processing (3rd ed. draft) — table of contents]() `jurafsky-martin-slp3` · by Daniel Jurafsky, James H. Martin - [GLiNER: Generalist Model for Named Entity Recognition using Bidirectional Transformer]() `gliner-2023` · by Urchade Zaratiana, Nadi Tomeh, Pierre Holat, Thierry Charnois - [Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey]() `xu-2023-llm-generative-ie-survey` · by Derong Xu, Wei Chen, Wenjun Peng, Chao Zhang, Tong Xu, Xiangyu Zhao, Xian Wu, Yefeng Zheng, Yang Wang, Enhong Chen --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/infoextraction · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30