【视频专栏】面向研究问题的深度学习事件抽取综述

文摘   科技   2024-05-16 16:17   北京  

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万齐智, 万常选, 胡蓉, 刘德喜, 刘喜平, 廖国琼. 面向研究问题的深度学习事件抽取综述. 自动化学报, DOI: 10.16383/j.aas.c230184

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摘要

      事件抽取是一个历史悠久且极具挑战的研究任务, 取得了大量优异的成果. 由于事件抽取涉及的研究内容较多, 它们的目标和重心各不相同, 使得读者难以全面地了解事件抽取包含的研究任务、研究问题以及未来的热点趋势. 尽管现有的少量事件抽取综述梳理了相关成果, 但存在以下局限: 1)研究任务及其研究进展的梳理不清晰; 2)仅从技术路线的角度进行梳理. 由于不同研究任务下的不同研究问题的解决技术不宜一起对比, 因此这样的梳理方式不利于清晰地展示事件抽取在不同方面的研究进展情况. 为此, 面向研究问题对基于深度学习的事件抽取研究成果重新回顾整理. 首先, 界定事件的相关概念, 论述事件抽取的研究任务, 明确各研究任务的目标, 再梳理各任务上的代表性研究成果; 然后, 总结现有事件抽取成果主要致力于解决哪些方面的研究问题, 分析为什么会存在这些问题、为什么需要解决这些问题的原因; 紧接着对每个方面的研究问题进行技术路线梳理, 分析各自的大体研究方案以及研究推进的过程. 最后, 讨论事件抽取可能的发展趋势.


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引言

随着互联网技术的快速发展, 文本数据无处不在, 且来源非常广泛, 如微博、新闻、公告、评论等. 在如此数以亿计的数据中有效地挖掘有价值的知识显得十分关键. 事件作为知识表示的一种具体形式, 是某些事情在一定时间和地点的具体发生[1], 主要涵盖人物/组织、行为、时间及地点等信息, 能够有效地反映真实社会的状况, 具有十分重要的意义, 目前在较多特定领域均有研究, 如财经、生物、医疗、网络安全、图像、地理和法律等领域[2−4].

根据事件类型/事件本体是否给定, 可分为封闭域和开放域的事件抽取. 对于事件抽取范围, 有人解决语句级事件抽取[5−27], 也有人旨在获取文档级事件[28−36]. 为了解决标注数据不足的问题, 不少学者提出各种解决途径[11, 13, 22−24, 33, 37−45]. 此外, 由于不同领域和语言的特点存在差异, 也有相关研究[46−47] 致力于解决这些问题.

不同的研究问题, 研究的着力点和对应贡献的侧重点不尽相同. 例如, 对于领域问题, 学者们重在挖掘和利用不同领域数据的特点; 而对于训练语料不足的问题, 研究人员致力于开发自动增加数据或迁移学习的方法. 因此, 不能简单地根据文献采用的模型方法, 将各种研究问题混在一起相互比较.

尽管目前存在一些事件抽取综述[1, 48−50], 且梳理了相关的研究现状, 但他们还是存在一些局限: 1)事件抽取的研究任务分析不透彻、目标不明确, 且未从研究任务角度总结相关研究的进展情况, 使得读者无法全面把握事件抽取的研究进展; 2)基于文献所采用方法的角度梳理现有研究, 没有根据研究问题分类整理, 然而针对不同研究问题的解决技术不宜一起对比.

为了缓解上述局限, 本文重点从事件抽取的研究任务及其发展、涉及的研究问题及解决方案出发, 对事件抽取进行回顾和梳理, 希望通过一定的对比和分析, 能够让读者较为清晰地了解事件抽取在这些方面的进展情况.

本文的主要贡献如下:

1) 系统地阐述了事件抽取包含的研究任务, 调查了各研究任务上现有的代表性研究成果, 并宏观上分析了各任务的研究进展情况.

2) 梳理总结了事件抽取相关成果主要关注的研究问题, 并分析了为什么会存在这些问题以及为什么需要解决这些问题等; 同时针对每个研究问题, 分类梳理了解决该问题的大体研究方案以及研究推进的过程.

3) 讨论了事件抽取的未来发展趋势, 并分析了成为趋势的原因.

本综述后面的组织结构安排如下: 第2节阐述事件抽取的研究任务和研究进展情况; 第3节总结归纳现有文献涉及的研究问题, 并论述每个研究问题下相关研究的推进情况; 第4节分析事件抽取未来可能的发展方向; 最后, 在第5节对本文进行总结.


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正文框架

1. 研究任务及成果

  1.1 研究任务

  1.2 代表性研究成果

2. 研究进展及解决方案

  2.1 抽取范围方面的研究进展

  2.2 事件类型方面的研究进展

  2.3 训练语料方面的研究进展

  2.4 领域方面的研究进展

  2.5 语言方面的研究进展

3. 未来发展趋势

4. 总结


部分文献


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作者简介



万齐智,江西财经大学信息管理学院讲师. 主要研究方向为人工智能, 深度学习, 信息抽取, 自然语言处理, 文本数据挖掘.

万常选,江西财经大学信息管理学院教授. 主要研究方向为Web数据管理, 情感分析, 数据挖掘和信息检索. 本文通信作者.

胡蓉,江西财经大学信息管理学院博士研究生. 主要研究方向为信息抽取, 自然语言处理和大数据分析. 

刘德喜,江西财经大学信息管理学院教授. 主要研究方向为自然语言处理和信息检索.

刘喜平,江西财经大学信息管理学院教授.主要研究方向为信息检索和数据挖掘. 

廖国琼,江西财经大学虚拟现实现代产业院教授. 主要研究方向为数据库和数据挖掘. 


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