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中文实体关系抽取研究综述附视频
被引:16
作者:

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机构:

陈钰枫
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机构: 北京交通大学计算机与信息技术学院

徐金安
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机构: 北京交通大学计算机与信息技术学院

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机构:
机构:
[1] 北京交通大学计算机与信息技术学院
来源:
基金:
北京市自然科学基金;
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词:
中文实体关系抽取;
有监督方法;
无监督方法;
半监督方法;
开放域实体关系抽取方法;
深度学习;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号:
摘要:
作为信息抽取任务中极为关键的一项子任务,实体关系抽取对于语义知识库的构建和知识图谱的发展都有着重要的意义。对于中文而言,语义关系更加复杂,实体关系抽取的作用也就愈加显著,因此,对中文实体关系抽取的研究方法进行详细考察极为必要。本文从实体关系抽取的产生和发展开始,对目前基于中文的实体关系抽取技术现状作了阐述;按照关系抽取方法对语料的依赖程度分为4类:有监督的实体关系抽取、无监督的实体关系抽取、半监督的实体关系抽取和开放域的实体关系抽取,并对这4类抽取方法进行具体的分析和比较;最后介绍深度学习在中文实体关系抽取上的应用成果和发展前景。
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