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重叠实体关系抽取综述
文献摘要：
实体关系抽取能够从文本中提取事实知识,是自然语言处理领域中重要的任务.传统关系抽取更加关注于单实体对的关系,但是句子内包含不止一对实体且实体间存在重叠现象,因此重叠实体关系抽取任务具有重大研究价值.任务发展至今,总体可以分为基于序列到序列、基于图和基于预训练语言模型三种方式.基于序列到序列的方式主要以标注策略和复制机制的方法为主,基于图的方式主要以静态图和动态图的方法为主,基于预训练语言模型的方式主要以B E RT挖掘潜在语义特征的方法为主.回顾该任务的发展历程,讨论分析每种模型的优势及不足点;结合目前研究的最近动态,对未来的研究方向进行展望.
文献关键词：
重叠实体关系抽取;深度学习;图神经网络;预训练语言模型
中图分类号：
作者姓名：
冯钧;张涛;杭婷婷
作者机构：
河海大学 计算机与信息学院 水利部水利大数据重点实验室,南京 211100
文献出处：
引用格式：
[1]冯钧;张涛;杭婷婷-.重叠实体关系抽取综述)[J].计算机工程与应用,2022(01):1-11
A类：
重叠实体关系抽取
B类：
自然语言处理,句子,不止,大研,序列到序列,预训练语言模型,复制机制,动态图,语义特征,讨论分析,图神经网络
AB值：
0.168794
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