实体关系抽取方法研究综述

2020 年 7 月 19 日 专知

摘要: 在自然语言处理领域,信息抽取一直以来受到人们的关注.信息抽取主要包括3项子任务:实体抽取、关系抽取和事件抽取,而关系抽取是信息抽取领域的核心任务和重要环节.实体关系抽取的主要目标是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系,这为智能检索、语义分析等提供了基础支持,有助于提高搜索效率,促进知识库的自动构建.综合阐述了实体关系抽取的发展历史,介绍了常用的中文和英文关系抽取工具和评价体系.主要从4个方面展开介绍了实体关系抽取方法,包括:早期的传统关系抽取方法、基于传统机器学习、基于深度学习和基于开放领域的关系抽取方法,总结了在不同历史阶段的主流研究方法以及相应的代表性成果,并对各种实体关系抽取技术进行对比分析.最后,对实体关系抽取的未来重点研究内容和发展趋势进行了总结和展望.

http://crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2020.20190358#1

专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“ERES” 可以获取《实体关系抽取方法研究综述》专知下载链接索引

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“阅读原文”,了解使用专知,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
11

相关内容

专知会员服务
24+阅读 · 2020年9月11日
科技大数据知识图谱构建方法及应用研究综述
专知会员服务
133+阅读 · 2020年8月12日
基于知识图谱的推荐系统研究综述
专知会员服务
324+阅读 · 2020年8月10日
事件知识图谱构建技术与应用综述
专知会员服务
147+阅读 · 2020年8月6日
专知会员服务
128+阅读 · 2020年7月10日
专知会员服务
219+阅读 · 2020年5月6日
专知会员服务
154+阅读 · 2020年4月21日
中文知识图谱构建技术以及应用的综述
专知会员服务
312+阅读 · 2019年10月19日
[综述]基于深度学习的开放领域对话系统研究综述
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月12日
自然语言处理ACL2020论文列表
专知
12+阅读 · 2020年6月23日
最新《动态网络嵌入》综述论文,25页pdf
专知
33+阅读 · 2020年6月17日
【中科院】命名实体识别技术综述
专知
16+阅读 · 2020年4月21日
多模态深度学习综述,18页pdf
专知
47+阅读 · 2020年3月29日
【资源】知识图谱本体构建论文合集
专知
61+阅读 · 2019年10月9日
【知识图谱】中文知识图谱构建方法研究
产业智能官
99+阅读 · 2017年10月26日
Arxiv
100+阅读 · 2020年3月4日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
73+阅读 · 2018年12月22日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
24+阅读 · 2020年9月11日
科技大数据知识图谱构建方法及应用研究综述
专知会员服务
133+阅读 · 2020年8月12日
基于知识图谱的推荐系统研究综述
专知会员服务
324+阅读 · 2020年8月10日
事件知识图谱构建技术与应用综述
专知会员服务
147+阅读 · 2020年8月6日
专知会员服务
128+阅读 · 2020年7月10日
专知会员服务
219+阅读 · 2020年5月6日
专知会员服务
154+阅读 · 2020年4月21日
中文知识图谱构建技术以及应用的综述
专知会员服务
312+阅读 · 2019年10月19日
[综述]基于深度学习的开放领域对话系统研究综述
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
自然语言处理ACL2020论文列表
专知
12+阅读 · 2020年6月23日
最新《动态网络嵌入》综述论文,25页pdf
专知
33+阅读 · 2020年6月17日
【中科院】命名实体识别技术综述
专知
16+阅读 · 2020年4月21日
多模态深度学习综述,18页pdf
专知
47+阅读 · 2020年3月29日
【资源】知识图谱本体构建论文合集
专知
61+阅读 · 2019年10月9日
【知识图谱】中文知识图谱构建方法研究
产业智能官
99+阅读 · 2017年10月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员