面向新领域的事件抽取研究综述

在当前互联网时代,大量新领域下的非结构文本数据中蕴含了海量信息。面向新领域的事件抽取方法研究能快速地构建领域知识库,用于支撑基于知识的下游应用。但现有事件抽取系统的领域限定性强,在新领域中从零构建会极度依赖事件体系和标注数据的质量及规模,需要大量人力和专家知识来定制模板和标注语料。而且数据集中常见在相同的上下文中出现多个相关联的事件实例,对事件抽取和真实性检测产生了极大阻碍。本文针对面向新领域的事件抽取这一新兴研究领域进行综述,从事件模板推导、多实例联合事件抽取、事件真实性检测三个研究方向介绍了相关工作的研究现状,并对目前存在的重点和难点问题进行了讨论,指出了下一步需要开展的研究工作。