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题名深度语句级实体关系抽取综述
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作者
赵从健
焦一源
李雁妮
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机构
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《西安电子科技大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期117-131,共15页
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基金
国家自然科学基金面上项目(62176202)。
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文摘
语句级实体关系抽取(以下简称实体关系抽取)意指从给定的一条语句中抽取其中一对实体之间的语义关系,它是人工智能中知识图谱构建、自然语言处理、智能问答、Web搜索等应用的重要基础,是当前人工智能中最前沿的基础研究难题。随着深度神经网络在多个领域的成功应用,现已出现了多种基于深度神经网络模型的实体关系抽取算法。近几年来,随着持续地处理与理解文本信息的需求,开始出现了一些实体关系抽取与持续学习相结合的深度持续实体关系抽取算法。该类算法可以使模型在不遗忘已学习的旧任务知识的同时,可持续高效地进行序列性的多个任务的实体关系抽取。文中将对现有典型的深度实体关系抽取和持续实体关系抽取方法,从其深度网络模型、算法框架、性能特征等方面进行深入分析综述,并指出其研究发展趋势,为实体关系抽取的深入研究起到抛砖引玉的作用。
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关键词
深度学习
自然语言处理
实体关系抽取
持续学习
持续实体关系抽取
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Keywords
deep learning
natural language processing
entity relation extraction(RE)
continuous learning(CL)
continuous entity relation extraction(cre)
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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