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深度学习实体关系抽取研究综述
被引量:
161
1
作者
鄂海红
张文静
+4 位作者
肖思琪
程瑞
胡莺夕
周筱松
牛佩晴
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期1793-1818,共26页
实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习...
实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.
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关键词
实体关系抽取
深度学习
联合学习
远程监督
生成对抗网络
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职称材料
题名
深度学习实体关系抽取研究综述
被引量:
161
1
作者
鄂海红
张文静
肖思琪
程瑞
胡莺夕
周筱松
牛佩晴
机构
北京邮电大学计算机学院数据科学与服务中心
教育部信息网络工程研究中心(北京邮电大学)
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期1793-1818,共26页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1403501)~~
文摘
实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.
关键词
实体关系抽取
深度学习
联合学习
远程监督
生成对抗网络
Keywords
entity relationship extraction
deep learning
joint learning
remote supervision
generative adversarial network
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习实体关系抽取研究综述
鄂海红
张文静
肖思琪
程瑞
胡莺夕
周筱松
牛佩晴
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
161
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参考文献
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