计算机工程与应用

2022, v.58;No.992(01) 1-11

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重叠实体关系抽取综述
Survey of Overlapping Entities and Relations Extraction

冯钧;张涛;杭婷婷;

摘要(Abstract):

实体关系抽取能够从文本中提取事实知识,是自然语言处理领域中重要的任务。传统关系抽取更加关注于单实体对的关系,但是句子内包含不止一对实体且实体间存在重叠现象,因此重叠实体关系抽取任务具有重大研究价值。任务发展至今,总体可以分为基于序列到序列、基于图和基于预训练语言模型三种方式。基于序列到序列的方式主要以标注策略和复制机制的方法为主,基于图的方式主要以静态图和动态图的方法为主,基于预训练语言模型的方式主要以BERT挖掘潜在语义特征的方法为主。回顾该任务的发展历程,讨论分析每种模型的优势及不足点;结合目前研究的最近动态,对未来的研究方向进行展望。

关键词(KeyWords): 重叠实体关系抽取;深度学习;图神经网络;预训练语言模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点研发计划(2018YFC0407901);; 国家自然科学基金面上项目(61602151)

作者(Author): 冯钧;张涛;杭婷婷;

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参考文献(References):

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