中文实体关系抽取研究综述

• 作者: 张玉洁 徐金安 武文雅 陈钰枫
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 21-27,34
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 8591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.08.005

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐金安	北京交通大学计算机与信息技术学院	35	194	10.0	13.0
2	张玉洁	北京交通大学计算机与信息技术学院	34	208	9.0	13.0
3	陈钰枫	北京交通大学计算机与信息技术学院	22	54	3.0	6.0
4	武文雅	北京交通大学计算机与信息技术学院	2	15	1.0	2.0