期刊专题

10.3969/j.issn.1006-2475.2023.01.009

基于预训练模型的关系抽取研究综述

引用
近年来随着深度学习技术的不断革新,预训练模型在自然语言处理中的应用也越来越广泛,关系抽取不再是单纯地依赖传统的流水线方法.预训练语言模型的发展已经极大地推动了关系抽取的相关研究,在很多领域已经超越了传统方法.首先简要介绍关系抽取的发展与经典预训练模型;其次总结当下常用的数据集与评测方法,并分析模型在各数据集上的表现;最后探讨关系抽取发展的挑战与未来研究趋势.

深度学习、预训练模型、关系抽取、特征抽取、自然语言处理

TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;国家自然科学基金

2023-03-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

49-57,94

暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机与现代化

1006-2475

36-1137/TP

2023,(1)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn