基于远程监督的关系抽取技术

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作   者：

王嘉宁;  何怡;  朱仁煜;  刘婷婷;  高明; 

作者机构：

华东师范大学数据科学与工程学院;  上海市大数据中心; 

关键词：

关系抽取;  噪声处理;  自然语言处理;  知识图谱;  远程监督; 

期刊名称：

华东师范大学学报(自然科学版)

基金项目：

面向个性化课辅的学生学习行为画像及其应用研究
基于人类蛋白质组的结构和功能预测研究
网络可信态的功能性能统一验证方法研究

i s s n：

1000-5641

年卷期：

2020 年 005 期

页   码：

113-130

摘   要：

关系抽取作为一种经典的自然语言处理任务,广泛应用于知识图谱的构建与补全、知识库问答和文本摘要等领域,旨在抽取目标实体对之间的语义关系.为了能够高效地构建大规模监督语料,基于远程监督的关系抽取方法被提出,通过将文本与现有知识库进行对齐来实现自动标注.然而由于过强的假设使得其面临诸多挑战,从而吸引了研究者们的关注.本文首先介绍远程监督关系抽取的概念和形式化描述,其次从噪声、信息匮乏以及非均衡3个方面对比分析相关方法及其优缺点,接着对评估数据集以及评测指标进行了解释和对比分析,最后探讨了远程监督关系抽取面对的新的挑战以及未来发展趋势,并在最后做出总结.