文档级实体关系抽取方法研究综述

摘要：

实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务,意图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,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,是自然语言处理领域中的研究热点.相比从单句中进行抽取,文档中包含了更加丰富的实体关系语义,因此近年来很多新的抽取方法纷纷将研究重点从句子层次转移到文档层次,并取得了丰富的研究成果.文中系统地总结了近年来文档级实体关系抽取的主流方法和研究进展.首先概述了文档级关系抽取问题及面临的挑战,然后从基于序列、基于图和基于预训练语言模型3个方面介绍多种文档级关系抽取方法,最后对各种方法使用的数据集及实验进行对比分析,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.

关键词：关系抽取、文档级关系抽取、深度学习、图神经网络、预训练语言模型

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2021YFB3900601

在线出版日期：2022-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共19页

页码：224-242