最新最全论文合集——神经关系抽取

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。

必读论文：https://www.aminer.cn/topic

论文集地址：https://www.aminer.cn/topic/60113ab792c7f9be213796f0

在自然语言处理领域，信息抽取一直以来受到人们的关注.信息抽取主要包括3项子任务：实体抽取、关系抽取和事件抽取,而关系抽取是信息抽取领域的核心任务和重要环节.实体关系抽取的主要目标是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系，这为智能检索、语义分析等提供了基础支持，有助于提高搜索效率，促进知识库的自动构建。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。

该论文集共收录93篇论文，最高引用数是23337，来自清华大学的刘知远在该领域发表了15篇论文，在所有学者中最多。

订阅了解更多论文信息，定制您的个人科研动态信息流：https://www.aminer.cn/user/notification?f=mt