Schema-based event extraction is a critical technique to apprehend the essential content of events promptly. With the rapid development of deep learning technology, event extraction technology based on deep learning has become a research hotspot. Numerous methods, datasets, and evaluation metrics have been proposed in the literature, raising the need for a comprehensive and updated survey. This paper fills the gap by reviewing the state-of-the-art approaches, focusing on deep learning-based models. We summarize the task definition, paradigm, and models of schema-based event extraction and then discuss each of these in detail. We introduce benchmark datasets that support tests of predictions and evaluation metrics. A comprehensive comparison between different techniques is also provided in this survey. Finally, we conclude by summarizing future research directions facing the research area.


翻译:基于 Schema 事件提取是迅速掌握事件基本内容的关键技术。随着深层学习技术的迅速发展,基于深层学习的事件提取技术已成为研究热点。文献中提出了许多方法、数据集和评价指标,提高了全面和更新调查的必要性。本文件通过审查最新方法填补了差距,侧重于深层学习模型。我们总结了基于计划事件提取的任务定义、模式和模式,然后详细讨论了其中的每一项。我们引入了支持预测和评价指标测试的基准数据集。本次调查还全面比较了不同技术。最后,我们总结了研究领域今后的研究方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

事件抽取指的是从非结构化文本中抽取事件信息,并将其以结构化形式呈现出来的任务。例如从“毛泽东1893 年出生于湖南湘潭”这句话中抽取事件{类型:出生,人物:毛泽东,时间:1893 年,出生地:湖南湘潭}。 事件抽取任务通常包含事件类型识别和事件元素填充两个子任务。
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
论文浅尝 | Learning with Noise: Supervised Relation Extraction
开放知识图谱
3+阅读 · 2018年1月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Review: deep learning on 3D point clouds
Arxiv
5+阅读 · 2020年1月17日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
论文浅尝 | Learning with Noise: Supervised Relation Extraction
开放知识图谱
3+阅读 · 2018年1月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员