计算机技术与发展2023,Vol.33Issue(1) :7-13.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2023.01.002

事件抽取研究综述

A Survey of Research on Event Extraction

张聪聪 都云程 张仰森
计算机技术与发展2023,Vol.33Issue(1) :7-13.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2023.01.002

事件抽取研究综述

A Survey of Research on Event Extraction

张聪聪 1都云程 1张仰森2
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作者信息

  • 1. 北京信息科技大学 计算机学院,北京 100101
  • 2. 北京信息科技大学 计算机学院,北京 100101;北京信息科技大学 智能信息处理研究所,北京 100101
  • 折叠

摘要

事件抽取是构建事理图谱的重要环节.近年来,由于深度学习的不断发展,对事件抽取的研究产生了重要的影响,利用深度学习技术进行事件抽取已然成为当前主流的事件抽取方法.该文对当前的事件抽取方法进行归纳总结,囊括了融合深度学习方法之后的最新研究成果,以期为该领域的深入研究提供参考.首先,简要叙述事件抽取的主要任务和效果评测指标.接着,对现有的两种事件抽取方法,即基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法(基于浅层机器学习和基于深度学习),进行了详细介绍.最后,总结事件抽取现阶段的挑战以及未来的发展趋势.研究表明:随着深度学习的蓬勃发展,事件抽取存在的技术难题不断得到解决,将深度学习技术应用到事件抽取任务以提升抽取性能已是大势所趋.

关键词

事件抽取/机器学习/深度学习/模式匹配/事理图谱

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基金项目

国家社会科学基金重大项目(21&ZD287)

出版年

2023
计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子:0.621
ISSN:1673-629X
参考文献量5
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