关系抽取研究综述
信息抽取中的实体关系抽取算法研究
信息抽取中的实体关系抽取算法研究信息抽取是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目标是从非结构化文本中提取有结构化和有意义的信息。
实体关系抽取是信息抽取的一个重要分支，它致力于从文本中识别和抽取实体之间的关系。
实体关系抽取在很多领域都有广泛的应用，如知识图谱构建、情感分析、问答系统等。
因此，实体关系抽取的算法研究至关重要。
实体关系抽取的目标是从文本中识别出实体和实体之间的关系，并建立实体关系对的结构化表示。
这个任务的关键在于如何自动化地从大规模的文本数据中识别和抽取出实体以及它们之间的关系。
下面将介绍几种常见的实体关系抽取算法及其研究进展。
一、基于规则的实体关系抽取算法基于规则的实体关系抽取算法是最早提出的一种方法。
它利用人工定义的规则和模式来进行实体关系抽取。
这种方法的优点是简单易实现，但需要大量的人工工作，且规则的表达能力有限。
因此，在大规模数据上的效果不太理想。
二、基于模式匹配的实体关系抽取算法基于模式匹配的实体关系抽取算法基于这样一个假设：相同关系的实例通常在语法和词汇上存在相似性。
因此，可以通过构建具有一定通用性的模式来匹配文本并抽取实体关系。
常见的模式包括语法模式、词汇模式、依存句法模式等。
该方法的优点是对大规模数据具有较好的拓展性，但模式的构建和匹配需要耗费大量时间和计算资源。
三、基于机器学习的实体关系抽取算法基于机器学习的实体关系抽取算法是近年来研究较为活跃的方向。
它通过学习已标注训练集上的实例，构建关系分类模型，并用该模型进行实体关系抽取。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、条件随机场（CRF）、深度学习模型等。
这种方法的优点是能够自动学习文本中的特征和规律，但对于训练数据的标注和特征提取需要较高的人力和技术投入。
四、基于远程监督的实体关系抽取算法基于远程监督的实体关系抽取算法是一种较为新颖的方法。
它通过利用知识图谱等外部知识库对文本进行标注，进而生成训练集，再使用训练集进行实体关系抽取。
自然语言处理（一）关系抽取
⾃然语⾔处理（⼀）关系抽取Relation Extraction信息抽取在⾃然语⾔处理中是⼀个很重要的⼯作，特别在当今信息爆炸的背景下，显得格外的⽣重要。
从海量的⾮结构外的⽂本中抽取出有⽤的信息，并结构化成下游⼯作可⽤的格式，这是信息抽取的存在意义。
信息抽取⼜可分为实体抽取或称命名实体识别，关系抽取以及事件抽取等。
命名实体对应真实世界的实体，⼀般表现为⼀个词或⼀个短语，⽐如曹操，阿⾥巴巴，中国，仙⼈掌等等。
关系则刻画两个或多个命名实体的关系。
⽐如马致远是《天净沙 · 秋思》的作者，那么马致远与《天净沙 · 秋思》的关系即是“创作”（author_of ）关系，张三是银⾏员⼯，那么张三与银⾏可以是“所属”(member_of)关系。
关系抽取可分为全局关系抽取与提及关系抽取。
全局关系抽取基于⼀个很⼤的语料库，抽取其中所有关系对，⽽提及关系抽取，则是判断⼀句话中，⼀个实体对是否存在关系，存在哪种关系的⼯作。
关系抽取分两步，⼀步是判断⼀个实体对是否有关第，⽽另⼀步则是判断⼀个有关系的实体对之间的关系属于哪种。
当然这两步可变成⼀步，即把⽆关系当作关系的⼀种（特殊的），来进⾏多类别分类。
在监督学习的模式下，传统的关系分类⽅法为基于特征的⽅法与核⽅法，耗时，费事，准确度不⾼。
远程监督：⼈⼯标注费事耗时还伤钱，2009年Mintz等⼈提出了远程监督⽅法。
远程监督是借助外部知识库为数据提供标签，从⽽省去⼈⼯标注的⿇烦。
Mintz提出⼀个假设，如果知识库中存在某个实体对的某种关系，那么所有包含此对实体的数据都表达这个关系。
理论上，这让关系抽取的⼯作⼤⼤简化。
但远程监督也有副作⽤，因为不⽤⼈为的标注，只能机械地依赖外部知识库，⽽外部知识库会将同⼀对实体的所有情况都会标注⼀种关系，其标签的准确度就会⼤⼤的降低。
⽐如‘汉武帝封卫青为⼤将军’，外部知识库中有关系：君⾂_(汉武帝, 卫青)。
，在这句中，'君⾂'关系完全正确，但在另⼀句‘汉武帝是卫青姐姐的丈夫’，这⾥表达的关系可以是：亲属_(汉武帝, 卫青)，⽽不是’君⾂‘，此时外部知识库提供的信息就是不准确的，从⽽引⼊⼤量的噪声。
关系抽取研究综述
关系抽取研究综述母克东;万琪【摘要】信息抽取、自然语言理解、信息检索等应用需要更好地理解两个实体之间的语义关系，对关系抽取进行概况总结。
将关系抽取划分为两个阶段研究：特定领域的传统关系抽取和开放领域的关系抽取。
并对关系抽取从抽取算法、评估指标和未来发展趋势三个部分对关系抽取系统进行系统的分析总结。
%Many applications in natural language understanding, information extraction, information retrieval require an understanding of the seman-tic relations between entities. Carries on the summary to the relation extraction. There are two paradigms extracting the relation-ship be-tween two entities: the Traditional Relation Extraction and the Open Relation Extraction. Makes detailed introduction and analysis of the algorithm of relation extraction, evaluation indicators and the future of the relation extraction system.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】4页(P18-21)【关键词】关系抽取;机器学习;信息抽取;开放关系抽取【作者】母克东;万琪【作者单位】四川大学计算机学院，成都 610065;四川大学计算机学院，成都610065【正文语种】中文随着大数据的不断发展，海量信息以半结构或者纯原始文本的形式展现给信息使用者，如何采用自然语言处理和数据挖掘相关技术从中帮助用户获取有价值的信息，是当代计算机研究技术迫切的需求。
基于深度学习的关系抽取研究综述
基于深度学习的关系抽取研究综述关系抽取是自然语言处理中的一个重要任务，目标是从给定的自然语言文本中提取出实体之间的语义关系。
这个任务有广泛的应用领域，例如信息检索、问答系统、知识库构建等。
而深度学习作为一种强大的机器学习技术，逐渐在关系抽取任务中得到广泛应用。
首先，深度学习在关系抽取中的应用主要集中在两个方面：基于规则的方法和基于训练的方法。
基于规则的方法通常利用预定义的规则和特征进行关系抽取，而基于训练的方法则通过学习从标注好的语料库中提取特征来预测关系。
深度学习方法可以从大规模的语料库中学习出适用于不同领域的特征，从而提高关系抽取的准确性和泛化能力。
其次，深度学习在关系抽取中的应用包括但不限于以下几个方面。
首先是基于卷积神经网络的关系抽取方法。
卷积神经网络可以捕捉句子中的局部特征，并通过多层卷积和池化操作来获取全局的特征表示。
基于卷积神经网络的方法可以有效地提取句子中的关键信息，从而改善关系抽取的性能。
其次是基于循环神经网络的关系抽取方法。
循环神经网络可以有效地处理序列数据，对于关系抽取任务来说，文本中的词语往往是按照顺序排列的，因此循环神经网络能够较好地捕捉到词语之间的依赖关系。
基于循环神经网络的方法可以在不同长度的文本中提取关系，并且具有较好的鲁棒性。
此外，深度学习还可以与其他技术相结合来进一步提高关系抽取的性能。
例如，可以使用注意力机制来对句子中的不同部分进行加权，从而更好地捕捉关系的特征。
另外，还可以将深度学习与迁移学习相结合，利用已有的标注数据来提升关系抽取的性能。
总体而言，基于深度学习的关系抽取在自然语言处理领域具有重要的研究和应用价值。
通过对文本进行建模和训练，可以自动地提取出实体之间的关系，进而对文本进行深层次的理解和分析。
随着深度学习技术的不断发展和完善，相信在关系抽取任务中会有更多创新的方法和算法被提出，进一步推动该领域的研究和应用。
基于深度学习技术的文本实体关系抽取研究
基于深度学习技术的文本实体关系抽取研究基于深度学习技术的文本实体关系抽取研究摘要：实体关系抽取是自然语言处理领域的重要任务之一。
本文基于深度学习技术对文本中的实体关系进行抽取研究。
首先，对实体和关系进行定义和分类；然后，介绍深度学习技术在实体关系抽取中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等；接着，探讨深度学习在实体关系抽取中的优势和挑战；最后，展望深度学习技术在未来实体关系抽取中的发展方向。
关键词：实体关系抽取，深度学习，卷积神经网络，循环神经网络，注意力机制1. 引言随着互联网的快速发展和信息爆炸的时代，人们面临着大量的文本信息。
这些文本信息中包含了丰富的实体关系，例如人物之间的关系、物品之间的关系等。
对于自动化的信息处理和分析来说，实体关系抽取是一个重要的任务。
传统的基于规则和模板的方法往往依赖于人工的特征设计和知识库的构建，而深度学习技术则能够从大规模文本数据中自动学习特征，极大地提高了实体关系抽取的性能。
2. 实体关系的定义和分类实体关系即实体之间的关系，实体可以是人物、事件、地点、组织等。
实体关系根据其性质和特点可以分为多种类型，例如二元关系、多元关系、有向关系、无向关系等。
在进行实体关系抽取时，需要将实体和关系进行统一的定义和分类，以便进行后续的处理和分析。
3. 深度学习在实体关系抽取中的应用深度学习技术已经在自然语言处理领域取得了显著的成果，对于实体关系抽取也有广泛的应用。
其中，卷积神经网络（CNN）能够有效地提取文本中的局部特征，用于捕捉实体和关系之间的上下文信息；循环神经网络（RNN）能够处理序列数据，适用于实体关系抽取的任务；注意力机制能够自动学习文本中的关键信息，用于提高实体关系的精度和召回率。
4. 深度学习在实体关系抽取中的优势和挑战相比于传统的方法，深度学习在实体关系抽取中具有以下几点优势：（1）能够从大规模文本数据中自动学习特征，减少了对人工特征设计的依赖；（2）能够处理复杂的文本结构和语义信息，提高了实体关系抽取的准确性；（3）能够通过端到端的方式进行学习和推理，简化了实体关系抽取的流程。
深度学习实体关系抽取研究综述
软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@ Journal of Software,2019,30(6):1793−1818 [doi: 10.13328/ki.jos.005817] ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel: +86-10-62562563深度学习实体关系抽取研究综述∗鄂海红1,2, 张文静1,2, 肖思琪1,2, 程瑞1,2, 胡莺夕1,2, 周筱松1,2, 牛佩晴1,21(北京邮电大学计算机学院数据科学与服务中心,北京 100876)2(教育部信息网络工程研究中心(北京邮电大学),北京 100876)通讯作者: 鄂海红, E-mail: ehaihong@摘要: 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;生成对抗网络中图法分类号: TP183中文引用格式: 鄂海红,张文静,肖思琪,程瑞,胡莺夕,周筱松,牛佩晴.深度学习实体关系抽取研究综述.软件学报,2019,30(6): 1793−1818./1000-9825/5817.htm英文引用格式: E HH, Zhang WJ, Xiao SQ, Cheng R, Hu YX, Zhou XS, Niu PQ. Survey of entity relationship extraction based on deep learning. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2019,30(6):1793−1818 (in Chinese)./1000-9825/ 5817.htmSurvey of Entity Relationship Extraction Based on Deep LearningE Hai-Hong1,2, ZHANG Wen-Jing1,2, XIAO Si-Qi1,2, CHENG Rui1,2, HU Ying-Xi1,2, ZHOU Xiao-Song1,2, NIU Pei-Qing1,21(Data Science and Service Center, School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,China)2(Engineering Research Center of Information Networks of Ministry of Education (Beijing University of Posts and Telecommunications), Beijing 100876, China)Abstract: Entity relation extraction is a core task and an important part in the fields of information extraction, natural language understanding, and information retrieval. It can extract the semantic relationships between entity pairs from the texts. In recent years, the application of deep learning in the fields of joint learning, remote supervision has resulted in relatively abundant research results in relation extraction tasks. At present, entity relationship extraction technology based on deep learning has gradually exceeded the traditional methods which are based on features and kernel functions in terms of the depth of feature extraction and the accuracy. This paper focuses on the two fields of supervision and remote supervision. It systematically summarizes the research progress of Chinese and overseas scholars’ deep relationship-based entity relationship extraction in recent years, and discusses and prospects future possible research directions as well.Key words: entity relationship extraction; deep learning; joint learning; remote supervision; generative adversarial network∗基金项目: 国家重点研发计划(2018YFB1403501)Foundation item: National Key R&D Program of China (2018YFB1403501)收稿时间:2018-04-25; 修改时间: 2018-07-08, 2018-09-02, 2018-10-13; 采用时间: 2018-12-29; jos在线出版时间: 2019-03-27 CNKI网络优先出版: 2019-03-28 07:32:30, /kcms/detail/11.2560.TP.20190327.2337.016.html1794 Journal of Software软件学报 V ol.30, No.6, June 2019随着互联网技术的发展,人们需要处理的数据量激增,领域交叉现象突出.如何快速高效地从开放领域的文本中抽取出有效信息,成为摆在人们面前的重要问题.实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取[1]的核心任务,其主要通过对文本信息建模,自动抽取出实体对之间的语义关系,提取出有效的语义知识.其研究成果主要应用在文本摘要、自动问答[2]、机器翻译[3]、语义网标注、知识图谱[4]等.随着近年来对信息抽取的兴起,实体关系抽取问题进一步得到广泛关注和深入研究,一些研究成果及时出现在近几年人工智能、自然语言处理等相关领域的国际会议上,如ACL[5−13]、EMNLP[14−22]、ICLR[23,24]、AAAI[25]、KDD[26]、NAACL[27]、 ECML-PKDD[28]等.经典的实体关系抽取方法主要分为有监督、半监督、弱监督和无监督这4类.有监督的实体关系抽取主要分为基于特征和基于核函数的方法.Zhou[29]和郭喜跃[6]等人利用SVM作为分类器,分别研究词汇、句法和语义特征对实体语义关系抽取的影响.有监督方法需要手工标注大量的训练数据,浪费时间精力,因此,人们[30]继而提出了基于半监督[31]、弱监督和无监督的关系抽取方法来解决人工标注语料问题,其中:Brin[32]利用Bootstrapping方法对命名实体之间的关系进行抽取;Craven等人[33]在研究从文本中抽取结构化数据、建立生物学知识库的过程中,首次提出了弱监督机器学习思想;Hasegawa等人[34]在ACL会议上首次提出了一种无监督的命名实体之间关系抽取方法.经典方法存在特征提取误差传播问题,极大影响实体关系抽取效果.随着近些年深度学习的崛起,学者们逐渐将深度学习应用到实体关系抽取任务中[7].基于数据集标注量级的差异,深度学习的实体关系抽取任务分为有监督和远程监督两类.基于深度学习的有监督实体关系抽取方法是近年来关系抽取的研究热点,该方法能避免经典方法中人工特征选择等步骤,减少并改善特征抽取过程中的误差积累问题.根据实体识别及关系分类两个子任务完成的先后顺序不同,基于深度学习的有监督实体关系抽取方法可以分为流水线(pipeline)方法和联合学习(joint learning)方法.Zeng等人[20]在2014年首次提出使用CNN进行关系分类,Katiyar等人[13]在2017年首次将注意力机制Attention与递归神经网络Bi-LSTM一起用于联合提取实体和分类关系,神经网络模型在有监督领域的拓展皆取得不错效果.同时,基于深度学习的远程监督实体关系抽取方法因具有缓解经典方法中错误标签和特征抽取误差传播问题的能力而成为研究热点,主要基础方法包括CNN,RNN,LSTM等网络结构[35,36].近年来,学者们在基础方法之上提出了多种改进,如PCNN与多示例学习的融合方法[37]、PCNN与注意力机制的融合方法[10]等.Ji等人[38]提出在PCNN和Attention的基础上添加实体的描述信息来辅助学习实体的表示,Ren等人[39]提出的COTYPE模型、Huang[40]提出的残差网络皆增强了关系提取效果.为了能够系统综述相关研究成果,我们查阅了近年来的综述论文[30,35,41−43],从中可看出,基于深度学习的实体关系抽取方法与经典抽取方法相比,其主要优势在于深度学习的神经网络模型可以自动学习句子特征,无需复杂的特征工程.所以,本文重点围绕深度学习来深入探讨实体关系抽取方法.本文首先在第1节给出实体关系抽取的问题定义和解决框架.着重在第2节、第3节介绍基于深度学习的有监督和远程监督领域的实体关系抽取研究进展.之后,在第4节介绍基于深度学习的实体关系抽取新模型与新思路.并在第5节介绍基于深度学习的实体关系抽取在领域知识图谱构建中的研究进展.最后,在第6节、第7节给出数据集、评测效果以及对未来研究方向的展望.1 深度学习实体关系抽取的问题定义和解决框架1.1 问题定义实体关系抽取作为信息抽取的重要任务,是指在实体识别的基础上,从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系.实体对的关系可被形式化描述为关系三元组〈e1,r,e2〉,其中,e1和e2是实体,r属于目标关系集R{r1,r2, r3,...,r i}.关系抽取的任务是从自然语言文本中抽取出关系三元组〈e1,r,e2〉,从而提取文本信息.基于深度学习实体关系抽取主要分为有监督和远程监督两类.在有监督中,解决实体关系抽取的方法可以分为流水线学习和联合学习两种:流水线学习方法是指在实体识别已经完成的基础上直接进行实体之间关系的抽取;联合学习方法主要是基于神经网络的端到端模型,同时完成实体的识别和实体间关系的抽取.与有监督实体关系抽取相比,远程监督方法缺少人工标注数据集,因此,远程监督方法比有监督多一步远程对齐知识库给鄂海红等:深度学习实体关系抽取研究综述1795无标签数据打标的过程.而构建关系抽取模型的部分,与有监督领域的流水线方法差别不大.基于深度学习的实体关系抽取、实体关系识别、实体关系分类是3个任务相近、彼此有关联的概念.具体而言,关系抽取[7]在其流水线处理场景中与关系分类处理着相同的任务,此时,关系抽取具体是指在句子中的命名实体对已经被识别的情况下,直接进行实体对的关系分类;而关系抽取在联合学习场景中是将关系分类作为自己的一个子任务,此时,关系抽取具体是指:将实体关系抽取任务分为命名实体识别和关系分类两个子任务,用联合学习模型同时解决这两个子任务.而实体关系识别任务与关系抽取任务相同,在实际处理时也是发现和识别实体间的语义关系[44,45],因此在部分中外综述文献里,实体关系抽取有时也被称为实体关系识别.1.2 解决问题框架针对实体关系抽取任务,基于深度学习的抽取框架如图1所示.(1)获取有标签数据:有监督方法通过人工标记获取有标签数据集,远程监督方法通过自动对齐远程知识库获取有标签数据集;(2)构建词语向量表示:将有标签句子分词,将每个词语编码成计算机可以接受的词向量,并求出每个词语与句子中实体对的相对位置,作为这个词语的位置向量,将词向量与位置向量组合作为这个词语的最终向量表示;(3)进行特征提取:将句子中每一个词语的向量表示输入神经网络中,利用神经网络模型提取句子特征,进而训练一个特征提取器;(4)关系分类:测试时根据预先定义好的关系种类,将特征提取出的向量放入非线性层进行分类,提取最终的实体对关系;(5)评估分类性能:最后,对关系分类结果进行评估,评测指标和相关数据集详见第6节.基于深度学习的实体关系抽取框架Fig.1 Entity relationship extraction framework based on deep learning图1 基于深度学习的实体关系抽取框架2 基于深度学习的有监督实体关系抽取方法2.1 有监督实体关系抽取框架演化流程基于深度学习方法中的有监督方法进行关系抽取,是近年来关系抽取的研究热点,其能解决经典方法中存在的人工特征选择、特征提取误差传播两大主要问题,将低层特征进行组合,形成更加抽象的高层特征,用来寻找数据的分布式特征表示.从基于监督学习的神经网络模型来看,研究主要集中在融合多种自然语言特征来提高识别精确度.有监督的实体关系抽取框架的演化流程如图2所示.1796 Journal of Software软件学报 V ol.30, No.6, June 2019Fig.2 Solution framework based on supervised entity relationship extraction图2 基于有监督的实体关系抽取的解决框架基于深度学习的有监督实体关系抽取可以分为:1) 流水线方法;2) 联合学习方法.这两种方法都基于CNN, RNN,LSTM这3种框架进行扩展优化.•流水线方法中,基于RNN模型的扩展包括在RNN基础之上增加依存分析树信息、词依存矩阵信息;基于CNN模型的扩展包括在CNN基础之上增加类别排名信息、依存分析树、注意力机制;基于LSTM 模型的扩展包括在LSTM基础之上增加最短依存路径(SDP)或将LSTM与CNN结合.流水线方法存在错误累积传播、忽视子任务间关系依赖、产生冗余实体等问题,因此,联合模型逐渐开始受到重视;•联合学习方法根据其建模对象不同,可分为参数共享和序列标注两类子方法:参数共享方法的编码层均使用Bi-LSTM,解码层则基于Bi-LSTM、依赖树和注意力机制等方法纷纷进行优化扩展;序列标注方法则用一种新标注策略的端到端模型解决流水线模型中冗余实体的问题.下面依照流水线方法(基于RNN模型的实体关系抽取方法、基于CNN模型的实体关系抽取方法、基于LSTM模型的实体关系抽取方法)、联合学习方法(基于参数共享的实体关系抽取方法、基于序列标注的实体关系抽取方法)的顺序来介绍有监督领域实体关系抽取方法.2.2 流水线方法2.2.1 主要流程基于流水线的方法进行关系抽取的主要流程可以描述为:针对已经标注好目标实体对的句子进行关系抽取,最后把存在实体关系的三元组作为预测结果输出.一些基于流水线方法的关系抽取模型被陆续提出,其中,采用基于RNN,CNN,LSTM及其改进模型的网络结构,因其高精度获得了学术界的大量关注.2.2.2 主流方法介绍(1) 基于RNN模型的实体关系抽取方法RNN在处理单元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接,可以利用其内部的记忆来处理任意时序的序列信息,具有学习任意长度的各种短语和句子的组合向量表示的能力,已成功应用在多种NLP任务中.基于RNN模型进行关系抽取的方法由Socher等人[46]于2012年首次提出,此方法为分析树中的每个节点分配一个向量和一个矩阵,其中,向量捕获组成部分的固有含义,而矩阵捕捉它如何改变相邻单词或短语的含义.这种矩阵向量RNN可以在命题逻辑和自然语言中学习操作符的含义,解决了单词向量空间模型(single- word vector space models)无法捕捉到长短语的构成意义,阻碍了它们更深入地理解语言的问题.Hashimoto等人[19]在2013年提出了基于句法树的递归神经网络(RNN)模型,与Socher等人提出的模型不同的是,Hashimoto没有使用需要昂贵计算成本的词依存矩阵,而是使用了词性(POS)标签、短语类别和句法头鄂海红 等:深度学习实体关系抽取研究综述 1797 等附加特征,并向RNN 模型中引入平均参数,为目标任务的重要短语增加权重,Hashimoto 的模型证明了增加特征及引入平均参数的有效性.RNN 相比于前馈网络更适合处理序列化输入,但RNN 也存在着以下两个缺点:(1) 在网络训练时,RNN 容易出现梯度消失、梯度爆炸的问题,因此,传统RNN 在实际中很难处理长期依赖,这一点在LSTM 网络中有所改进;(2) 由于RNN 的内部结构复杂,网络训练周期较长,而CNN 结构相对简单,主要包括前置的卷积层和后置的全连接层,训练更快速.(2) 基于CNN 模型的实体关系抽取方法CNN 的基本结构包括两层:其一为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征;其二是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等,减少了网络中自由参数的个数.由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以CNN 网络可以并行学习.Zeng 等人[20]在2014年首次提出了使用CNN 进行关系抽取,利用卷积深度神经网络(CDNN)来提取词汇和句子层次的特征,将所有的单词标记作为输入,而无需复杂的预处理,解决了从预处理系统中提取的特征可能会导致错误传播并阻碍系统性能的问题.图3描述了该论文用于关系分类的神经网络的体系结构.网络对输入句子提取多个级别的特征向量,它主要包括以下3个组件:词向量表示、特征提取和输出.图3右部分显示了句子级特征向量构建过程:每个词语向量由词特征(WF)和位置特征(PF)共同组成,将词语向量放入卷积层提取句子级特征.图3左上部分为提取词汇级和句子级特征的过程,然后直接连接以形成最终的句子特征向量.最后如图3左下部分,通过隐藏层和Softmax 层得到最终的分类结果.Fig.3 Relationship extraction frameworkbased on convolutional deep neural network图3 基于DNN 的关系抽取框架Xu 等人[47]于2015年在Zeng 等人工作的基础上提出了基于依存分析树的卷积神经网络的实体关系抽取模型,该模型与Zeng 等人的CNN 模型不同的是将输入文本经过了依存分析树,同时提出了一种负采样策略:首先,利用依存路径来学习关系的方向性;然后,使用负采样方法来学习主体和对象的位置分配,采用从对象到主体的最短依存路径作为负样本,并将负样本送到模型中学习,以解决实体对距离较远时,依存分析树引入的无关信息问题.同时,显著提高了关系抽取的性能.Santos 等人[21]在2015年提出了CR-CNN 模型,与Zeng 等人的模型相比,CR-CNN 将最后的Softmax 输出层替换为利用排名进行分类输出:对于给定的输入文本段,网络使用卷积层产生文本的分布向量表示,并将其与文本表示进行比较,以便为每个类生成分数;同时提出了一种新的排名损失函数,能够给予正确的预测类更高的评分、错误的预测类更低的评分.与Xu 等人的模型相比,本文仅将词向量作为输入特征,而不需要依存分析树等1798 Journal of Software 软件学报 V ol.30, No.6, June 2019 附加特征,因此可以降低NLP 工具中提取到错误特征的影响,并提升模型的效果.Vu 等人[48]在2016年提出了一种新的基于CNN 网络的上下文表示(扩展的中间上下文),与作为Baseline 的Zeng 等人的标准CNN 网络不同的是,Vu 提出的CNN 模型没有额外的全连接隐藏层;其次,Vu 也尝试使用双向RNN 进行关系抽取,并为其优化引入Santos [21]提出的排名损失,改善关系抽取结果.基于两个实体位置可以将上下文分成3个不相交的区域:左上下文、中间上下文和右上下文.由于在大多数情况下中间上下文包含关系的最相关信息,因此该文提出了使用两个上下文:(1) 左上下文、左实体和中间上下文的组合;(2) 中间上下文、右实体和右上下文的组合.通过重复中间上下文,迫使网络特别关注它.最后,使用简单的投票机制结合CNN 和RNN 网络,并达到了当时的最新技术.Zeng 等人虽然使用了位置向量来表示指定词与目标实体间的相对距离,但是位置编码不足以完全捕获指定词与目标实体的关系以及它们可能对目标关系的影响.由此,Wang 等人[49]于2016年提出的CNN 架构依赖于一种新颖的多层次注意力机制来捕获对指定实体的注意力(首先是输入层级对于目标实体的注意力)和指定关系的池化注意力(其次是针对目标关系的注意力).这使得模型能够检测更细微的线索,尽管输入的句子异构,但是模型还是能够自动了解句子中的哪些部分与给定的关系类别相关.其次,模型在利用注意力机制来自动识别与关系分类相关的输入句子的部分之后,提出了一种Attention-based Pooling 的混合方法,认为利用这样的方法会抽取出部分有意义的N -gram 短语,实验证明了在混合层上,能够抽出对关系分类最为显著的Trigram 字段.最后,论文还引入了一种新的成对的基于边缘的目标函数,并证明其优于标准损失函数.(3) 基于LSTM 模型的实体关系抽取方法由于梯度消失、梯度爆炸的问题,传统的RNN 在实际中很难处理长期依赖,后面时间的节点对于前面时间的节点感知力下降.而LSTM 网络通过3个门控操作及细胞状态解决了这些问题,能够从语料中学习到长期依赖关系.Yan 等人[11]在2015年提出了基于LSTM 的融合句法依存分析树的最短路径以及词向量特征、词性特征、WordNet 特征、句法类型特征来进行关系抽取,该论文的模型图如图4所示.首先,如图4左下部分,利用斯坦福解析器将句子解析为依赖树,并提取最短依赖路径(SDP)作为网络的输入,沿着SDP,使用4种不同类型的信息(称为通道),包括单词、词性标签、语法关系和WordNet 上位词;在每个通道中(图4右部分是每个通道的细节图),词语被映射成向量,捕获输入的基本含义,两个递归神经网络分别沿着SDP 的左右子路径获取信息,网络中的LSTM 单元用于有效信息的传播;之后,如图4左上部分,最大池化层从每个路径中的LSTM 节点收集信息,来自不同通道的池化层连接在一起,然后输入到隐藏层;最后,使用Softmax 输出层用于关系分类.Fig.4 Relationship extraction method based on LSTM and shortest dependency path图4 基于LSTM 及最短依存路径的关系抽取方法鄂海红等:深度学习实体关系抽取研究综述1799Thien等人[22]基于已有工作经验,利用传统特征工程并结合CNN,RNN网络的优势,在2015年提出一种融合传统特征工程和神经网络的方法,首次系统地检测了RNN架构以及RNN与CNN和传统的基于特征的关系抽取方法相结合的工作.本文采用LSTM网络的一种变体GRU(gated recurrent unit)展开实验,同时,首次提出了融合CNN和RNN网络的3种不同的方式:Ensembling(集成)、Stacking(堆叠)、Voting(投票),提高了关系抽取的精确度.为避免Yan等人提出的模型需要从NLP预处理工具中提取附加特征带来的错误传播问题,Li等人[50]于2016年提出一种基于低成本序列特征的Bi-LSTM-RNN模型,利用实体对并将它们周围的上下文分段表示来获取更丰富的语义信息,无需词性标注、依存句法树等额外特征.将文本经过LSTM网络获得隐藏向量表示后依照两个实体分成五段式的方式输入池化层获得向量表示,再输入分类器进行关系分类,解决了基于句法或依赖性特征等高成本结构特征问题,并证明当不使用依赖解析时,两个目标实体之间的上下文可以用作最短依赖路径的近似替换.基于Yan等人的工作,Cai等人[51]于2016年提出了一种基于最短依赖路径(SDP)的深度学习关系抽取模型:双向递归卷积神经网络模型(BRCNN),通过将卷积神经网络和基于LSTM单元的双通道递归神经网络相结合,进一步探索如何充分利用SDP中的依赖关系信息.BRCNN模型结合了Yan等人的多通道LSTM以及Zeng等人的卷积关系抽取的特点,利用基于双向LSTM的递归神经网络对最短依存路径中的全局模式进行编码,并利用卷积层捕获依存关系链接的两个相邻词的局部特征,增强了实体对之间关系方向分类的能力.2.2.3 流水线方法中存在的共性问题然而,流水线方法存在着以下几个缺点.1)错误传播:实体识别模块的错误会影响到接下来的关系分类性能;2)忽视了两个子任务之间存在的关系:丢失信息,影响抽取效果;3)产生冗余信息:由于对识别出来的实体进行两两配对,然后再进行关系分类,那些没有关系的实体对就会带来多余信息,提升错误率.2.3 联合学习方法相比于流水线方法,联合学习[52]方法能够利用实体和关系间紧密的交互信息,同时抽取实体并分类实体对的关系,很好地解决了流水线方法所存在的问题.2.3.1 主要流程联合学习方法通过实体识别和关系分类联合模型,直接得到存在关系的实体三元组.因在联合学习方法中建模的对象不同,联合学习方法又可以分为参数共享方法和序列标注方法:参数共享方法分别对实体和关系进行建模,而序列标注方法则是直接对实体-关系三元组进行建模.下面分别对这两种方法进行说明.2.3.2 主流方法介绍(1) 基于参数共享的实体关系抽取方法针对流水线方法中存在的错误累积传播问题和忽视两个子任务间关系依赖的问题,基于参数共享的实体关系抽取方法被提出.在此方法中,实体识别子任务和关系抽取子任务通过共享联合模型的编码层来进行联合学习,通过共享编码层,在训练时,两个子任务都会通过后向传播算法更新编码层的共享参数,以此来实现两个子任务之间的相互依赖,最终找到全局任务的最佳参数,实现性能更佳的实体关系抽取系统.在联合学习模型中,输入的句子在通过共享的编码层后,在解码层会首先进行实体识别子任务,再利用实体识别的结果,并对存在关系的实体对进行关系分类,最终输出实体-关系三元组.Miwa等人[12]在2016年首次将神经网络的方法用于联合表示实体和关系,其模型图如图5所示.在该模型中,实体识别子任务和关系分类子任务共享编码层的LSTM单元序列表示(编码层包括LSTM单元和隐藏层).该方法将实体识别任务当作序列标注任务,使用双向序列LSTM输出具有依赖关系的实体标签;之后,通过在双向序列LSTM单元上堆叠双向树结构LSTM的方法,使关系分类子任务和实体识别子任务共享编码层的LSTM 单元序列表示,同时,在关系分类子任务中捕获词性标签等依赖特征和实体识别子任务中输出的实体序列,形成。
基于深度学习的事件因果关系抽取综述
2021⁃05⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications2021,41(5):1247-1255ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//基于深度学习的事件因果关系抽取综述王朱君1，2，王石2*，李雪晴1，2，朱俊武1（1.扬州大学信息工程学院，江苏扬州225000；2.中国科学院计算技术研究所，北京100190）（∗通信作者电子邮箱wangshi@ ）摘要：因果关系抽取是自然语言处理（NLP ）中的一种关系抽取任务，它通过构造事件图来挖掘文本中具有因果关系的事件对，已经在金融、安全、生物等领域的应用中发挥重要作用。
首先，介绍了事件抽取和因果关系等概念，并介绍了因果关系抽取主流方法的演变和常用数据集；然后，列举了当前主流的因果关系抽取模型，并且在分别对基于流水线的模型和联合抽取模型进行详细分析的基础上，对比了各种方法和模型的优缺点；此外，对各模型的实验性能及相关实验数据进行了归纳分析；最后，给出了当前的因果关系抽取的研究难点和未来的重点研究方向。
关键词：因果关系；自然语言处理；关系抽取；事件对；深度学习中图分类号：TP391文献标志码：AReview of event causality extraction based on deep learningWANG Zhujun 1，2，WANG Shi 2*，LI Xueqing 1，2，ZHU Junwu 1（1.College of Information Engineering ，Yangzhou University ，Yangzhou Jiangsu 225000，China ；2.Institute of Computing Technology ，Chinese Academy of Sciences ，Beijing 100190，China ）Abstract:Causality extraction is a kind of relation extraction task in Natural Language Processing （NLP ），which minesevent pairs with causality from text by constructing event graph ，and play important role in applications of finance ，security ，biology and other fields.Firstly ，the concepts such as event extraction and causality were introduced ，and the evolution of mainstream methods and the common datasets of causality extraction were described.Then ，the current mainstream causality extraction models were listed.Based on the detailed analysis of pipeline based models and joint extraction models ，theadvantages and disadvantages of various methods and models were compared.Furthermore ，the experimental performance and related experimental data of the models were summarized and analyzed.Finally ，the research difficulties and future key research directions of causality extraction were given.Key words:causality;Natural Language Processing (NLP);relation extraction;event pair;deep learning引言人们的社会活动以事件为驱动，事件是社会活动的载体。
基于深度学习的关系抽取研究综述
基于深度学习的关系抽取研究综述深度学习在自然语言处理领域取得了显著的进展，关系抽取作为自然语言处理的一个重要任务也得到了广泛的研究。
本文将对基于深度学习的关系抽取进行综述，并介绍其在不同方面的应用。
关系抽取是从文本中提取实体之间的语义关系的任务，如"X是Y的创建者"，"X是Y的子公司"等。
这对于构建知识图谱、问答系统以及信息检索非常重要。
由于语义关系的多样性，以及文本的复杂性，关系抽取一直是自然语言处理中的难点问题。
传统的方法主要依赖于手工设计的特征和规则，但是这些方法往往对语义表达能力有限，且需要大量的人力成本。
而基于深度学习的关系抽取方法则能够学习到更丰富的语义特征，且能够自动从大规模数据中学习。
基于深度学习的关系抽取方法主要可以分为两类：基于深度神经网络的方法和基于迁移学习的方法。
基于深度神经网络的方法通过将文本序列映射到连续向量空间，学习到实体及其之间关系的表示。
常用的神经网络模型如卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制等，这些模型能够从文本中捕捉局部和全局的语义信息。
此外，研究者们还提出了一些改进方法，如多实例学习、远程监督等，以进一步提高关系抽取的性能。
基于迁移学习的关系抽取方法则利用大规模的通用语言模型进行预训练，以提取上下文相关的语义信息。
预训练的语言模型能够学习到单词之间和实体之间的语义关联，从而帮助关系抽取任务。
最近，一种被称为BERT的模型在关系抽取任务上取得了很好的效果，它通过双向转换语言模型预训练，并通过多任务学习进一步提高性能。
BERT模型利用了大规模的无监督数据进行预训练，然后通过在标注数据上进行微调以适应特定任务，这种方法在许多关系抽取的任务上都取得了领先水平的结果。
除了上述方法，研究者们还在关系抽取中尝试了许多其他的技术和模型。
例如，一些研究基于图神经网络来建模实体和关系之间的复杂关系。
这些方法通过将实体和关系表示为图的节点和边，并利用节点和边的信息来预测关系。
基于深度学习的中文人物关系抽取研究
基于深度学习的中文人物关系抽取研究中文人物关系抽取是自然语言处理中的一个关键任务，其目标是从文本中提取出描述人物之间关系的信息。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的中文人物关系抽取研究受到了广泛关注。
本文将对这一领域的研究进展进行综述，并讨论其挑战和未来展望。
首先，我们将介绍人物关系抽取的定义和重要性。
人物关系抽取是指从大量文本数据中识别和提取出人物之间的关系信息，包括家庭关系、社交关系、职业关系等。
这项任务具有重要的实际应用价值，例如在社交网络分析、知识图谱构建和决策支持等领域都有着广泛的应用。
随后，我们将介绍基于深度学习的中文人物关系抽取的研究方法和技术。
深度学习作为一种强大的机器学习技术，通过构建多层神经网络模型，可以从海量的文本数据中学习人物关系的特征表示。
其中，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制等。
通过将这些模型应用于中文人物关系抽取任务，可以取得较好的性能表现。
进一步，我们将探讨基于深度学习的中文人物关系抽取研究面临的挑战。
首先，中文语言的复杂性和歧义性增加了任务的难度。
中文中存在大量的同音字、异义词和姓氏重复等问题，使得人物关系抽取更具挑战性。
其次，缺乏标注数据限制了深度学习模型的训练和性能提升。
由于人工标注数据需要耗费大量的时间和人力成本，目前的中文人物关系抽取研究还存在数据稀缺的问题。
接着，我们将讨论基于深度学习的中文人物关系抽取研究的未来展望。
为了解决数据稀缺的问题，可以利用迁移学习和弱监督学习等方法来提升模型的性能。
此外，结合其他技术如知识图谱和词嵌入等，可以进一步改善人物关系抽取的效果。
另外，将深度学习模型与其他自然语言处理任务进行联合训练，有望提升整体的文本理解能力。
最后，我们将总结本文的主要内容。
基于深度学习的中文人物关系抽取是一个具有挑战性的任务，但也具有重要的应用价值。
通过不断地研究和技术创新，相信在不久的将来，我们能够开发出更强大和智能的人物关系抽取系统，为社会和经济发展提供更多的帮助。
知识图谱中的实体识别与关系抽取方法综述
知识图谱中的实体识别与关系抽取方法综述知识图谱是一种用于存储和组织结构化知识的图形数据库，将实体及其关系表示为图中的节点和边。
实体识别和关系抽取是构建知识图谱的关键步骤，通过识别文本中的实体和抽取实体之间的关系，可以自动化地构建和更新知识图谱。
本文将综述目前常用的实体识别和关系抽取方法。
一、实体识别方法1.规则模板方法：基于事先定义的规则模板，通过匹配模板中的词语、词性或语法关系来识别实体。
这种方法适用于特定领域和特定实体类别的识别，但对于复杂的实体结构和多样化的表达方式有一定限制。
2.基于规则的机器学习方法：使用有监督学习算法，构建实体识别模型。
将文本中的实体标注为正例，其他部分标注为负例，选择合适的特征表示实体，如词性、词向量、上下文等，训练模型进行实体识别。
该方法需要手工提取特征并构建训练样本，且对规则的依赖较高。
3.基于深度学习的方法：使用深度神经网络进行实体识别。
将文本中的每个字作为输入，通过卷积神经网络、循环神经网络或注意力机制等模型进行特征提取和实体分类。
相比于传统方法，深度学习方法能够自动学习特征表示，具有更好的泛化能力和抗噪声能力。
二、关系抽取方法1.基于规则的模式匹配方法：通过定义关系的规则模板，匹配文本中符合规则的片段，从而抽取实体之间的关系。
该方法适用于特定关系模式的抽取，但对于复杂的关系模式或频繁变化的语言表达方式效果较差。
2.基于有监督学习的方法：同样使用已标注的训练数据，通过训练关系分类模型来预测文本中实体之间的关系。
将文本中的实体和它们之间的关系作为训练样本，选择合适的特征表示实体和关系，训练模型进行关系抽取。
该方法需要手工提取特征并构建训练样本。
3.基于无监督学习的方法：使用无监督学习算法，从大规模的文本语料中自动发现实体之间的关系。
通过词向量模型或图聚类算法对文本进行建模，将实体之间的共现、上下文等统计信息用于关系抽取。
该方法不需要人工标注的训练数据，但对大规模语料和有效的知识表示技术要求较高。
深度持续实体关系抽取算法的研究
深度持续实体关系抽取算法的研究深度持续实体关系抽取算法的研究摘要：实体关系抽取是自然语言处理领域的重要任务之一。
传统的基于规则和模板的方法往往受限于规则的需求和通用性，对于复杂的语义结构无法很好地处理。
近年来，随着深度学习的发展，研究者们开始关注如何利用深度学习技术解决实体关系抽取问题。
本文针对深度持续实体关系抽取算法的研究进行综述，并分析其应用前景和存在的问题。
1. 引言随着互联网的快速发展和信息量的爆发式增长，处理、分析和利用大规模文本数据的需求也越来越迫切。
实体关系抽取作为处理文本数据的关键任务之一，其目标是从文本中抽取出实体之间的关系，并将其表示为结构化的形式，以便于后续的文本理解、信息检索等任务的实现。
2. 传统方法的局限：传统的实体关系抽取方法主要采用基于规则和模板的方法。
这些方法往往需要领域专家设计大量的规则和模板，以识别和提取出实体之间的关系。
然而，这种方法的局限性在于其对规则和模板的需求高度依赖，且很难处理复杂的语义结构和新领域的数据。
3. 深度学习在实体关系抽取中的应用：由于深度学习具有处理非结构化数据的能力和对复杂语义的建模能力，越来越多的研究者开始将深度学习应用于实体关系抽取。
其中，卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 是最常用的模型。
4. 深度持续实体关系抽取算法的研究：深度持续实体关系抽取算法旨在从大规模文本中捕捉更加复杂的语义结构和实体关系。
其主要特点包括：- 利用词向量的表示方法：通过将文本中的词转换为向量表示，可以在保留词语语义的同时，将实体和关系进行建模。
- 基于注意力机制的模型：注意力机制可以优化模型对关键词和关键短语的关注程度，提高实体关系抽取的准确性。
- 结合外部知识的模型：通过引入外部知识，如维基百科等，可以提高模型的泛化能力和抽取效果。
5. 深度持续实体关系抽取算法的应用前景：深度持续实体关系抽取算法在实际应用中具有广泛的前景。
例如，在医疗领域中，可以利用实体关系抽取算法来分析病例文本，帮助医生提供更准确的诊断和治疗方案；在金融领域中，可以利用实体关系抽取算法来分析新闻和公告文本，识别出可能影响股票价格的实体关系等。
《基于深度学习和序列标注的文本因果关系抽取研究》范文
《基于深度学习和序列标注的文本因果关系抽取研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来，文本数据在各个领域的应用越来越广泛。
其中，文本因果关系抽取是自然语言处理领域的一个重要研究方向。
它旨在从文本中自动抽取因果关系，为人们提供更准确、更高效的信息处理方式。
传统的因果关系抽取方法主要依赖于规则匹配和人工特征工程，但这些方法往往无法处理复杂的因果关系和大量的文本数据。
因此，基于深度学习和序列标注的文本因果关系抽取方法逐渐成为研究热点。
二、研究背景与意义深度学习在自然语言处理领域取得了显著的成果，其强大的特征提取能力和泛化能力使得它在文本因果关系抽取方面具有巨大的潜力。
序列标注技术作为深度学习的一种重要应用，可以有效地对文本中的实体进行标注和识别，从而为因果关系抽取提供有力支持。
因此，基于深度学习和序列标注的文本因果关系抽取研究具有重要的理论价值和实践意义。
三、相关文献综述近年来，国内外学者在文本因果关系抽取方面进行了大量研究。
传统的因果关系抽取方法主要依赖于规则匹配和人工特征工程，但这些方法的准确性和效率较低。
随着深度学习的发展，越来越多的研究者开始探索基于深度学习的因果关系抽取方法。
其中，基于序列标注的因果关系抽取方法成为一种重要的研究方向。
该方法通过训练深度学习模型对文本中的实体进行标注和识别，从而提取出文本中的因果关系。
相关研究表明，该方法在处理复杂因果关系和大量文本数据时具有显著的优势。
四、研究内容与方法本研究采用深度学习和序列标注技术，对文本中的因果关系进行抽取。
具体步骤如下：1. 数据预处理：对文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作，为后续的模型训练提供高质量的数据集。
2. 特征提取：利用深度学习模型对文本中的实体进行特征提取，包括词向量、语法结构等信息。
3. 序列标注：采用序列标注技术对文本中的实体进行标注和识别，包括因果关系的触发词、主体、客体等。
4. 因果关系抽取：根据序列标注的结果，提取出文本中的因果关系，包括因果关系的类型、方向等信息。
《基于深度学习的实体识别与关系抽取的研究与应用》范文
《基于深度学习的实体识别与关系抽取的研究与应用》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，大数据时代的信息处理与理解已成为研究的热点。
在众多研究领域中，实体识别与关系抽取作为自然语言处理（NLP）的核心任务之一，具有极高的研究价值和应用前景。
深度学习技术的崛起为实体识别与关系抽取提供了新的解决方案。
本文将探讨基于深度学习的实体识别与关系抽取的研究现状、方法及其在各领域的应用。
二、深度学习在实体识别与关系抽取中的研究现状深度学习在实体识别与关系抽取中的应用已经成为一种趋势。
该技术可以通过对大规模语料库的自主学习，实现自动识别实体以及抽取出实体之间的关系。
当前，深度学习在实体识别与关系抽取领域已经取得了显著的成果，主要归因于以下几个方面的研究进展：1. 卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的应用。
CNN能够有效地从原始数据中提取出有用的特征信息，为实体识别提供了强大的支持。
2. 循环神经网络（RNN）在序列数据建模方面的应用。
RNN 能够处理具有时序依赖性的数据，对于识别实体的上下文信息具有重要意义。
3. 注意力机制在模型优化方面的应用。
注意力机制能够使模型关注到重要的信息，提高了实体识别与关系抽取的准确性。
三、深度学习在实体识别与关系抽取中的方法研究深度学习在实体识别与关系抽取中主要有以下几种方法：1. 基于序列模型的实体识别。
通过RNN、LSTM等模型对文本序列进行建模，实现对实体的准确识别。
2. 基于图模型的实体关系抽取。
利用图神经网络对文本进行图模型建模，从图中抽取出实体之间的关系。
3. 基于知识蒸馏的模型优化。
通过将预训练的模型知识传递给小模型，实现模型的优化和性能提升。
四、深度学习在实体识别与关系抽取中的应用深度学习在实体识别与关系抽取中的应用广泛，主要表现在以下几个方面：1. 智能问答系统。
通过深度学习技术实现对问题的自动解析和答案的自动生成，提高智能问答系统的性能。
2. 舆情分析。
通过对文本中实体的识别和关系的抽取，实现对舆情的分析和预测，为政府和企业提供决策支持。
远程监督关系抽取方法综述
图 1 关系标签示例
随后，由于 Mintz 并未考虑由于启发式构建数据集出现的
噪 声 数 据 问 题 ，Riedel 等［15］提 出 多 实 例 学 习（Multi-Instance
Learning，MIL）的框架，并提出“至少表达一次”假设，即认为
一组包含相同实体对的句包具有一个关系标签，并认为这个
关键词：远程监督；关系抽取；信息抽取；深度学习；神经网络 中图分类号：TP391. 1 文献标志码：A
Review of distantly ervised relation extraction method
ZHENG Dequan*，HU Jia
（College of Computer and Information Engineering， Harbin University of Commerce， Harbin Heilongjiang 150028， China）
收稿日期：2020⁃09⁃07；修回日期：2020⁃11⁃12；录用日期：2020⁃11⁃16。 基金项目：国家重点研发计划项目（2017YFB1002102）；黑龙江省自然科学基金资助项目（F2017020）。 作者简介：郑德权（1968—），男，黑龙江哈尔滨人，教授，博士，CCF 会员，主要研究方向：自然语言处理、人工智能、电子商务； 胡佳 （1997—），女，四川遂宁人，硕士研究生，主要研究方向：自然语言处理、信息抽取。
在该假设当中，隐含两个前提条件。其一是假定每个实 体提及都表达某种关系，并且进一步表达知识库中已知的关 系。例如，句子 S2 明确提到了知识库中含有的实体对，但被 错误地视为”place_of_birth”的正样本。其二是假定知识库是 完整的，也就是说，没有已知关系的实体提及被视为负样本。 尽管使用远程监督的方法有效地利用了大型知识库，但是，这 些知识库还远远不够完整，需要不断丰富和完善。
自然语言处理中的实体标注与关系抽取方法研究
自然语言处理中的实体标注与关系抽取方法研究自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)已经成为了计算机科学中的热门领域，其重要性在于它可以帮助计算机理解人类语言，并且从中提取出有用信息。
在NLP中，实体标注和关系抽取一直是比较重要也比较复杂的任务，对于很多NLP应用都至关重要。
而本文将主要探讨实体标注和关系抽取在NLP中的研究方法和应用。
一、实体标注实体标注(Entity Recognition)是NLP中的一项重要任务，它旨在从文本中自动检测出具有特定含义的实体，比如人名、地名、组织机构等等，并对它们进行分类。
实体标注在信息提取、机器翻译、问答系统等领域中都有着广泛的应用。
1.1 基于规则的实体标注方法基于规则的实体标注方法(Rule-based Entity Recognition)是最早也是最简单的实体标注方法之一。
它通过事先设定一些规则，比如识别人名需要包含“先生”或者“女士”等，再通过这些规则从文本中提取出实体来。
然而，这种方法很难应对语言的多样性，也很难适应一些新词汇的出现。
因此，现在很少使用这种方法作为实体识别的主要方式。
1.2 基于统计的实体标注方法基于统计的实体标注方法(Statistical-based Entity Recognition)克服了基于规则方法的局限性，是目前最常用的实体标注方法之一。
它是利用机器学习的算法和技术，通过从大量标注好的文本中学习，来自动识别实体的一种方法。
这种方法可以用来标注任意类型的实体，并且在处理新的句子时具有较好的通用性。
1.3 基于深度学习的实体标注方法近年来，基于深度学习(Deep Learning)的实体标注方法越来越受到关注。
这种方法利用神经网络的技术和算法，通过从大量文本中学习来自动识别实体。
深度学习方法可以在实体标注任务中达到很高的准确率，并且在处理新的句子时具有很好的通用性。
不过，它需要大量的有标注的数据集来进行训练，因此在实际应用中可能会受到数据限制的影响。
自然语言处理中的语义关系抽取算法研究
自然语言处理中的语义关系抽取算法研究语义关系抽取是自然语言处理领域中的一个重要任务，它指的是从文本中提取出实体之间的关系。
这些关系可以是人物之间的关联、产品与属性之间的联系等等。
语义关系抽取的研究对于构建知识图谱、问答系统、信息抽取等应用有着重要的意义。
本文将探讨自然语言处理中的语义关系抽取算法的研究现状以及一些常见的方法。
一、传统方法1. 基于规则的方法：最早的语义关系抽取方法是基于人工规则的。
研究者通过指定一些语言规则来提取出关系实例。
这种方法虽然简单直观，但是需要大量的人工参与和知识约束，且扩展性差。
2. 机器学习方法：随着机器学习的发展，研究者开始尝试使用机器学习算法进行语义关系抽取。
其中，有监督学习是最常用的方法之一。
研究者通过人工标注的训练数据，提取出特征，并训练一个分类器来进行关系抽取。
常见的特征包括实体间的距离、POS标签、句法特征等。
然而，这种方法的局限性在于需要大量的标注数据，并且无法很好地应对新出现的或者不常见的关系类型。
3. 半监督学习方法：为了解决有监督学习方法的标注数据不足问题，研究者们开始尝试使用半监督学习方法。
半监督学习利用部分标记的数据和大量未标记的数据进行训练，通过利用未标记数据的分布信息来提高分类器的性能。
这种方法在一些场景下可以取得不错的效果，但是未标记数据的利用仍然是一个挑战。
二、深度学习方法近年来，随着深度学习的兴起，研究者们开始将深度学习应用于语义关系抽取任务。
相比于传统的机器学习方法，深度学习方法具有以下优势：1. 端到端训练：深度学习模型可以直接从原始文本数据中学习并进行关系抽取，无需手动指定特征。
这使得整个关系抽取过程更加自动化和高效。
2. 语义表示学习：深度学习模型能够从文本中学习到更有意义的语义表示，从而更好地捕捉实体之间的关系。
3. 上下文信息利用：深度学习模型可以有效地利用上下文信息，不仅考虑单个句子中的词语，还能利用上下文句子的信息。
《基于深度学习的实体关系联合抽取方法研究》范文
《基于深度学习的实体关系联合抽取方法研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，海量的非结构化数据成为知识获取的重要来源。
实体关系抽取技术能够从这些非结构化数据中抽取结构化信息，从而将信息整合成有用的知识库。
传统的实体关系抽取方法主要基于规则和模板，但这种方法需要大量的人力物力进行规则的制定和调整，且难以处理复杂的语义关系。
近年来，深度学习技术的崛起为实体关系抽取提供了新的解决方案。
本文将研究基于深度学习的实体关系联合抽取方法，旨在提高抽取效率和准确性。
二、深度学习在实体关系抽取中的应用深度学习是一种通过构建深度神经网络模型，以自动提取输入数据的层次化特征表示的学习方法。
在实体关系抽取中，深度学习能够通过训练大量的语料数据，自动学习到不同类型的关系模式，从而提高抽取的准确率。
目前，深度学习在实体关系抽取中的应用主要集中于以下两个方面：1. 基于卷积神经网络（CNN）的实体关系抽取：CNN能够有效地提取文本中的局部特征和全局特征，从而识别出实体之间的关系。
通过训练大量的语料数据，CNN能够自动学习到不同类型的关系模式，实现实体关系的自动抽取。
2. 基于循环神经网络（RNN）的实体关系抽取：RNN能够处理序列数据，对文本中的语义信息具有较好的建模能力。
在实体关系抽取中，RNN可以捕捉到文本中的上下文信息，从而提高关系抽取的准确性。
三、基于深度学习的实体关系联合抽取方法本文提出一种基于深度学习的实体关系联合抽取方法。
该方法将命名实体识别（NER）和关系抽取任务进行联合建模，通过共享底层特征表示和参数，实现两个任务的协同优化。
具体步骤如下：1. 数据预处理：对语料数据进行清洗、分词、去除停用词等预处理操作，将文本数据转换为神经网络模型可以处理的格式。
2. 特征提取：使用深度学习模型（如CNN、RNN等）对预处理后的数据进行特征提取。
通过训练大量的语料数据，自动学习到不同类型的关系模式和实体特征表示。
3. 命名实体识别：在特征提取的基础上，使用NER模型对文本中的实体进行识别和标注。
关系抽取综述
关系抽取综述关系抽取是一种自然语言处理技术，用于检测文本中的实体之间的关系，它可以帮助我们理解文本的语义，以及文档中的实体及其关系。
关系抽取的主要任务是分析文本中的实体1和实体2之间的关系，如谁是谁的子女，以及谁在哪里工作等。
关系抽取有助于提取和构建文档或网络中实体间的关系，这些关系可以用于多种任务，如知识图谱建设，文本推断，事件提取，图像描述，文本分类，篇章注释和摘要等。
关系抽取通常由三个步骤组成：实体识别，关系抽取和实体关系链接。
在实体识别阶段，通常使用命名实体识别（NER）来检测文本中的实体，如人名，地名，机构名，时间等。
在关系抽取步骤中，最常见的技术是基于模板的关系抽取（TRRE），它可以检测文本中实体之间的关系，如关联，属性，关系等。
最后，在实体关系链接阶段，实体和关系链接被聚合为一个结构化的实体关系网络，它描述了文档中实体之间的关系，以及实体的关联和属性。
近年来，关系抽取技术已经取得了长足的进步，尤其是随着深度学习技术的发展。
深度学习技术已经大大提高了关系抽取的准确性，但仍有许多挑战需要解决，尤其是在多实体关系抽取任务中。
基于模板的关系抽取（TRRE）是一种有效的方法来抽取文本中实体之间的关系，它可以检测文本中实体之间的关系，如关联，属性和关系等。
然而，TRRE有其局限性，它只能抽取模板中指定的关系，并且它不能灵活地处理文本中的多能性。
此外，大多数正则表达式和模板不能处理跨文本或跨越文档的关系。
而基于学习的关系抽取（LRE）方法则可以有效地处理实体之间的多能性和跨文档关系。
一种有效的LRE方法是基于神经模型的关系抽取，它使用神经网络来检测文本中实体之间的关系。
例如，学习型关系抽取模型可以识别文本中实体之间的关系，而无需手动指定文本模板或正则表达式。
神经模型还可以提取跨文档的实体关系，如文档1中的实体1和文档2中的实体2之间的关系。
为了加强关系抽取的准确性，最近的一些研究工作专注于深度学习技术的运用，特别是基于神经网络的关系抽取技术。
限定域关系抽取技术研究综述
限定域关系抽取技术研究综述
侯景;邓晓梅;汉鹏武
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2024(51)1
【摘要】限定域关系抽取技术是在预定义实体类型和关系类型的前提下,从文本中捕获关键信息的技术,多采用由头尾实体和关系构成的三元组作为信息表示形式。
作为信息抽取领域的重要研究方向之一,其在知识问答、信息检索等任务中被广泛应用。
文中在介绍相关概念和任务范式的基础上,分析了深度学习背景下限定域关系抽取任务的研究进展,根据句中实体是否可见,分为关系分类任务和三元组抽取任务,依据任务表现特征,前者可细分为有监督条件下的关系分类任务、小样本关系分类任务和远程监督条件下的关系分类任务。
文中探讨和分析了以上任务中常用的技术方法及其优缺点,最后归纳总结了关系抽取技术在低资源、多模态等更为接近真实情景下的发展潜力和现存的挑战。
【总页数】14页(P252-265)
【作者】侯景;邓晓梅;汉鹏武
【作者单位】中国科学院空间应用工程与技术中心;中国科学院大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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函数 可 以得 到 更 好 的 性 能
例 进 行 学 习 判 别 ．对 新 来 的 实 体 关 系样 例 进 行 关 系类
②半指导的关系抽取（ ｓ ｅ ｍ ｉ ＿ ｓ ｕ Ｄ ｅ ｎ ， ｉ ｓ ｅ ｄ Ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｅ ｓ ）
Ｏ ＲＥ） 。
１ ． １ 特 定 领 域 的 传 统 关 系抽 取
（ １ ） 基 于 规则 的方 法 基 于 规 则 的 方 法需 要 提 前 定 义 能 够 描 述 两个 实体 所 在结构 的规 则． Ａ ｏ ｎ ｅ等 人 【 ２ ｌ 通 过 对 语 料 文 本 特 点 总 结 ．邀 请 知 识 领 域 专家 编 写 文 本 关 系 描 述 规 则 从 而 抽
文本 中 所 蕴 含 的 实 体 语 义 关 系 挖 掘 出来 ，整 理 成 ｊ 三 元
① 有指导的关 系抽取 （ Ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ Ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｅ ｓ ）
有指导方法将 关系抽 取看作一个分类 问题 ，即通
过 ２个 实 体 的 一 系 列 特 征 来 判 断 该 实 体 对 是 否 属 于 提 前定义好的关系类 型 这 类 方 法 一般 需 要 人 Ｔ 标 注 足
个重要 子任务 ． 首次 于 １ ９ ９ ８年 在 ＭＵ Ｃ Ｅ １ Ｊ 会 议 正 式 提 出． 主要 任 务是 确 定 两 个 实 体 之 间 的 语 义关 系 。实 体 关
的语 义关 系 此 方 法要 求 规 则 构 建 者 对 领 域 的 背 景 和
特 点有 深 入 的 了 解 ． 缺点是人： Ｅ参 量 大 大 ． 难 以 移 植 到其 他 领 域
标 和未 来 发 展 趋 势 三 个 部 分 对 关 系抽 取 系统 进 行 系统 的分 析 总 结 。
关键 词 ：
关 系抽取 ； 机器学 习； 信息抽取 ； 开放关系抽取
０ 引 言
随着大数据 的不 断发 展 ．海 量信息 以半结构或者
纯 原 始 文 本 的形 式 展 现 给 信 息 使 用 者 ．如 何 采 用 自然 语 言 处 理 和 数 据 挖 掘 相 关 技 术 从 中 帮助 用 户获 取 有 价 值 的信息 ． 是 当代 计 算 机 研 究 技 术 迫 切 的需 求 。 因 此 ，
信息抽取技术应运而生 ．信息抽取 的主要 目的是从 自
然 语 言 文 本 中抽 取 指 定 的 实 体 （ Ｅ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙ ） 、关 系 （ Ｒｅ ｌ ａ ．
ｔ ｉ 。 ） 、 事件 （ Ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ） 等事实信 息 。信息抽 取技术 可以经
过 一 些 列 处 理 把 文 本 中蕴 含 的无 规 律 化 信 息 转 化 成 结
母克东 ． 万琪
（ 四川 大 学 计 算 机 学 院 ， 成都 ６ １ ０ ０ ６ ５ ）
摘要 ：
信息抽取 、 自然语言理解 、 信息检索等应用需要更好地理解两个实体之间的语 义关 系 ， 对关 系抽取进行概况总结 。将
关 系抽 取 划 分 为 两 个 阶 段 研 究 ： 特 定领 域 的传 统 关 系抽 取 和 开 放 领 域 的 关 系 抽 取 。 并 对 关 系抽 取 从 抽 取 算 法 、 评 估 指
文 １ ５ ） Ｏ ３ — ０ ０ １ ８ — ０ ４
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ － １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ３ ． ０ ０ ５
关 系抽 取 研 究 综 述
构化 的信息存储到数据库 中 ．方便 用户快 速获取急需 的信息 而关系抽取 （ Ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 是信息 抽取 的
一
取 关 系实 例 Ｈ ｕ ｍ ｐ ｈ ｒ ｅ ｖ ｓ 等 人 首 先 对 句 子 进 行 句 法树
分 析 ．从 而手 工构 造 一 系 列 复 杂 的 规 则 识别 实 体 之 问
目前 基 于 机 器 学 习 的实 体 关 系抽 取 的研 究 主 要 集
中 于 以下 三 类 方 法 ： 有指导方 法 、 半 指导 、 无 指 导 的 方
法。
１ 关 系抽 取
实体 间 的关 系 可 被 形 式 化 描 述 为 关 系 ＿ 一元 组 ＜ Ｅ １ ． Ｒ， Ｅ ２ ＞，其 中 Ｅ １和 Ｅ ２是 实 体 类 型 ， Ｒ 是 关 系 描 述 类 型 。 实 体 关 系 抽 取 的 主 要 目 的是 把 无 结 构 的 自然 语 言
（ ２ １ 基 于 机 器 学 习 的 法
系抽 取 技 术 已经 被广 泛 应用 到信 息检 索 （ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 、 基 因疾病 关系 挖掘 （ ｇ ｅ ｎ ｅ — ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ ） 、 蛋 白质
交互作用 （ ｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｉ ｎ － ｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｉ ｎ ） 等众多应用领 域 。
够 多 的数 据 作 为 训 练 语 料 库 ，然 后 抽 取 能 描 述 刻 画关
组＜ Ｅ ｌ ， Ｒ ， Ｅ ２ ＞ 存储在数据库 中 ， 供 进 一 步 分 析 利 用 或 查
＠ 现 代 计 算 机 ２ ０ １ ５ ． ０ １ 下
系表 达 的 上 下 文 特 征 ．利 用 不 同 的 分 类 模 型 对 关 系 实
询 当前 主流 关 系抽 取 研 究 主 要 朝 着 ２ 个 方 向进 行 ： 面 向领 域 的传 统 关 系 抽 取 （ Ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ Ｒ Ｅ ） 和开放领域的关系抽取 （ Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ，