基于跨度的实体关系抽取研究进展
实体关系抽取是自然语言处理领域的一个重要研究课题,用于从文本中抽取出实体之间的关系。近年来,随着大数据的发展,跨度关系抽取已成为一个新兴的研究方向。在这方面,已有一些相关的工作得到了广泛应用。本文将回顾这些相关工作,介绍它们使用不同数据集、不同特征、不同学习方法来实现跨度实体关系抽取的核心思想。此外,本文还将对当前存在的问题进行分析,并提出将来可能开展的相关方向。
1. 前人工作
近几年来,随着大数据时代到来,跨度实体关系抽取也开始成为一个重要课题。多数前人工作都是基于神经传递神
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