远程监督关系抽取方法综述

• 作者: 郑德权 胡佳
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 远程监督 关系抽取 信息抽取 深度学习 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial intelligence
• 页码范围: 7-14
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091371

摘要

远程监督关系抽取作为关系抽取中常用的方法之一,其目的是通过远程监督自动构建大量数据进行文本的关系抽取,因此该项技术对降低人工标注数据成本从而提取更多文本信息有重要研究意义.针对传统的手工特征方法难以解决关系抽取的复杂语义问题,提出了大量基于深度学习的关系抽取方法,极大地推动了远程监督关系抽取的发展.为了进一步了解利用深度学习的方法处理远程监督关系抽取的问题,首先介绍了远程监督关系抽取的相关理论;然后从数据处理的角度分别对错误标注、长尾类数据和关系重叠这三类问题的处理方法进行了阐述,并对相关算法的特点进行分析;最后总结和提出了远程监督关系抽取的未来发展趋势.