(北京林业大学信息学院 北京 100083) (国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心 北京 100083) (lidongmei@bjfu.edu.cn)
出版日期: 2020-07-01基金资助:国家自然科学基金项目(61772078)；北京市重点研发计划项目(D171100001817003)Review of Entity Relation Extraction Methods
Li Dongmei, Zhang Yang, Li Dongyuan, Lin Danqiong(School of Information Science and Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083) (Engineering Research Center for Forestry-oriented Intelligent Information Processing, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100083)
Online: 2020-07-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61772078) and the Key Research and Development Program of Beijing (D171100001817003).摘要/Abstract
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.
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