文档级关系抽取技术研究综述

摘要：

关系抽取是信息抽取研究的重要方向,已逐步从句子级扩展到了文档级.与句子相比,文档通常蕴含更多的关系事实,可为知识库构建、信息检索和语义分析等提供更多的信息支持.然而,文档级关系抽取复杂度更高,难度更大,目前缺乏较为系统全面的梳理和总结.为更好地促进文档级关系抽取的深入研究与发展,文中对已有技术和方法进行了综合深入分析,从数据预处理方式和核心算法角度,将已有文档级关系抽取研究大致分为基于树、基于序列和基于图3种类别;在此基础上,分析描述了各类研究中的部分典型方法、最新进展以及存在的不足;同时,介绍了现有研究中部分常用数据集和性能评价指标,并列出了已有部分典型方法的具体性能;最后,对现有文档级关系抽取研究存在的问题进行了分析和总结,指出了未来可能的发展趋势及可进一步深入关注的研究方向.

关键词：信息抽取、文档级关系抽取、数据预处理、数据集、性能评价

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省自然科学基金项目222300420590

在线出版日期：2023-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：189-200