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题名面向研究问题的深度学习事件抽取综述
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作者
万齐智
万常选
胡蓉
刘德喜
刘喜平
廖国琼
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机构
江西财经大学计算机与人工智能学院
江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
江西财经大学虚拟现实现代产业学院
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期2079-2101,共23页
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基金
国家自然科学基金(62272205,619721184,62272206,62076112)
江西省教育厅科学技术项目(GJJ2400411)
+1 种基金
江西省自然科学基金(20242BAB25119,20232ACB202008)
江西省主要学科学术和技术带头人培养计划领军人才项目(20213BCJL22041)资助。
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文摘
事件抽取是一个历史悠久且极具挑战的研究任务,近年来取得了大量优异成果.由于事件抽取涉及的研究内容较多,它们的目标和重心各不相同,使得读者难以全面地了解事件抽取包含的研究任务、研究问题和未来热点趋势.为此,面向研究问题,对基于深度学习的事件抽取研究成果进行整理.首先,界定事件相关概念,论述事件抽取的研究任务,明确各研究任务的目标,再总结各任务上的代表性研究成果;接着,总结现有事件抽取成果主要致力于解决哪些方面研究问题,分析为什么会存在这些问题,分析为什么需要解决这些问题;然后,对各方面研究问题进行技术总结,分析各自研究方案和研究推进过程;最后,讨论事件抽取的发展趋势.
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关键词
事件抽取
研究问题
研究进展及解决方案
深度学习
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Keywords
Event extraction
research issue
research development and solutions
deep learning
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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