Relation Extraction : A Survey论文笔记

本文主要探讨了关系提取(RE)技术,包括监督、半监督和非监督方法。关系提取旨在自动识别实体间的关联,如人与组织的成员关系、产品特征等。NER是其重要组成部分,面临的关系类型多样且语言依赖性强,对于非英语语言的扩展具有挑战性。

从产生的大量文本中获取信息,信息提取技术可以应用到question answering,

Question Answering, Information Retrieval would benefit from this information. 

实体组成信息的基本单元,实体之间通过关系进行连接。如下所示:

关系提取的任务自动的识别出上述关系。

RE(Relation Extration)

本篇论文,主要论述了监督,半监督,非监督的RE技术

信息提取:
信息提取的目标是从给定的文档库中提取中特定种类的信息,然后输出到一个结构库中(例如关系表或者XML文件)。

信息提取(information extraction)包括

用户从文档中提取的信息主要包括以下三类:

(1) named entities, (2) relations and (3) events.

本篇论文集中于关系。

A named entity (NE) is often a word or phrase that represents a specific real-world object.例子如下:
Barack Obama is a NE,

and it has one specific mention in the foll

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