面向非结构化文本的信息抽取：从封闭到开放.pdf
摘要 : 本文介绍了面向非结构化文本的信息抽取技术，即从自然语言文本中抽取实体、关系等事实信息，并形成结构化三元组的技术。这项技术旨在让互联网上的海量信息机器可读，为知识图谱构建与填充、自动机器问答、信息检索、辅助决策等下游任务和应用提供基础。本文还介绍了关系抽取任务的形式，包括封闭信息抽取、开放信息抽取和联合抽取等，以及面向特定实体对的分类问题和噪声、误导模型带来的挑战。最后，本文提出了设计模型关注能决定目标实体对的语义关系的片段，并降低噪声的影响，来解决关系抽取任务的挑战。
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