事件抽取研究综述

摘要：

事件抽取是构建事理图谱的重要环节.近年来,由于深度学习的不断发展,对事件抽取的研究产生了重要的影响,利用深度学习技术进行事件抽取已然成为当前主流的事件抽取方法.该文对当前的事件抽取方法进行归纳总结,囊括了融合深度学习方法之后的最新研究成果,以期为该领域的深入研究提供参考.首先,简要叙述事件抽取的主要任务和效果评测指标.接着,对现有的两种事件抽取方法,即基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法(基于浅层机器学习和基于深度学习),进行了详细介绍.最后,总结事件抽取现阶段的挑战以及未来的发展趋势.研究表明:随着深度学习的蓬勃发展,事件抽取存在的技术难题不断得到解决,将深度学习技术应用到事件抽取任务以提升抽取性能已是大势所趋.

关键词：事件抽取、机器学习、深度学习、模式匹配、事理图谱

所属期刊栏目：33

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金21&ZD287

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：7-13