深度学习实体关系抽取研究综述

• 作者: 周筱松 张文静 牛佩晴 程瑞 肖思琪 胡莺夕 鄂海红
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 实体关系抽取 深度学习 联合学习 远程监督 生成对抗网络
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1793-1818
• 页数: 26页
• 分类号: TP183
• 字数: 20534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005817

摘要

实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.