远程监督可以为关系抽取任务自动构建数据集,缓解了人工构建数据集的压力和成本,为自动关系抽取的实现奠 定基础,然而使用远程监督方法构建的数据集存在错误标注以及长尾问题,严重影响关系抽取性能。目前,远程监督关系抽 取任务的主要研究方向为关系模型的降噪手段以及对长尾关系的处理方法。近年来,随着深度学习技术的发展,这两个领域 的研究工作也迎来了新一轮的机遇与挑战。本文对近几年远程监督关系抽取的研究进展进行综述,针对远程监督关系抽取任 务定义常用工作流,将已有的研究成果进行分类和梳理,分析比较主要方法,整理其中的关键问题,介绍已有的解决方案和 相关数据集,总结远程监督关系抽取任务所用评测指标与评估方式,展望未来研究趋势。

http://cjc.ict.ac.cn/qwjs/No2021-08.htm

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关系抽取指的是检测和识别文本中实体之间的语义关系,并将表示同一语义关系的提及(mention)链接起来的任务。关系提取任务需要在一组工件(通常来自文本或XML文档)中对语义关系提及进行检测和分类。该任务与信息抽取(IE)的任务非常相似,但是IE还需要删除重复关系(消除歧义),并且通常指的是提取许多不同的关系。

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