信息抽取技术的发展现状及构建方法的研究_刘迁

知识抽取研究现状与未来研究重点作者：秦渴来源：《创新科技》2015年第05期[摘要] 海量的数字资源蕴含着丰富、有价值的知识，如何有效地利用这些知识，解决信息过载而知识匮乏的矛盾成为学术界研究的重点。

本文首先探讨了知识抽取的意义，然后从知识抽取实现方法和技术、知识抽取应用实践两个方面对国内外相关研究现状进行了调研和梳理，认为知识抽取未来的研究重点是以科学文献为主要研究对象、基于本体和语义模型的知识抽取技术的研究，构建以用户需求为中心、自适应、可移植的知识抽取系统三个方面。

[关键词] 知识抽取;研究现状;研究重点[中图分类号] TP182 ; [文献标识码] A ; 文章编号：1671-0037（2015）05-30-3KResearch Status and Future Research Focus of Knowledge ExtractionQin Ke（School of Information Management， Zhengzhou University， Zhengzhou Henan 450001）Abstract： The massive digital resources contain rich， valuable knowledge， and how to use these knowledge effectively and solve the contradiction between the overload of information and the lack of knowledge， has become the focus of academic research. Firstly， this paper discussed the meaning of knowledge extraction， and then conducted an investigation and analysis of the domestic and foreign related research status from the two aspects of implementation method and technology of knowledge extraction， and practice in knowledge extraction. And we think that the future research of knowledge extraction will focus on the study with the scientific literature as the main research object， the study of knowledge extraction technique based on ontology and the semantic model， to construct the adaptive and transplantation knowledge extraction system based on users’ needs.Keywords： knowledge extraction; research status; research focus随着互联网的普及、计算机技术的发展，每天都会产生海量的信息，然而，人们真正需要的知识却很匮乏。

引言概述：正文内容：一、预处理阶段1.文本清洗：根据特定的规则去除文本中的噪声和非关键信息，如标签、特殊字符等。

2.分词和词性标注：将文本按照单词或词语进行切分，并为每个词语标注其词性。

3.命名实体识别：通过训练模型或规则匹配的方式，识别出文本中的人名、地名、组织名等命名实体。

二、实体关系抽取1.监督学习方法：使用有标注的训练数据，通过构建特征向量并训练模型，抽取实体之间的关系。

2.无监督学习方法：根据文本中的共现统计信息和语义相似度等特征，对实体进行聚类和关联性分析，抽取实体之间的关系。

3.半监督学习方法：结合有标注和无标注的训练数据，使用半监督学习算法抽取实体之间的关系。

三、模板填充1.抽取模板学习：通过训练样本构建抽取模板库，将抽取模板与文本进行匹配，识别出文本中符合模板的信息。

2.规则匹配方法：根据预定义的规则和正则表达式进行匹配和抽取。

四、信息重要性排序1.文本特征表示：使用词袋模型、tfidf等方法将文本转化为特征向量表示。

2.监督学习方法：根据有标注的训练数据，训练模型对文本进行分类和排序。

3.无监督学习方法：根据文本的相似度和重要程度进行聚类和排序。

五、应用领域和挑战1.舆情分析：通过抽取关键字和实体，对社交媒体或新闻文本进行情感分析和舆情监测。

2.文本分类：根据抽取出的关键信息，将文本归类到不同的类别，如新闻分类、产品评论分类等。

3.知识图谱构建：通过抽取实体和实体关系，构建领域知识图谱，为智能问答和知识推理提供支持。

总结：信息抽取技术在大数据时代发挥着重要的作用。

本文从预处理阶段、实体关系抽取、模板填充、信息重要性排序和应用领域等五个方面详细阐述了信息抽取技术的相关内容。

信息抽取技术的应用范围广泛，但也面临着数据稀缺、多样性和噪声等挑战。

随着技术的不断进步，信息抽取技术将更好地应用于各个领域，并为人们提供更高效的信息处理和利用方式。

引言概述：信息抽取技术是一种自然语言处理技术，旨在从结构化和非结构化数据中抽取有用信息。

多媒体信息检索中的信息抽取技术随着互联网的广泛普及，人们获取和传递信息的方式正在发生革命性的变化，多媒体技术，特别是音视频技术被广泛使用，并成为人们获取信息的主要手段之一。

对于多媒体信息的处理和检索，信息抽取技术是不可或缺的一部分。

本文将对多媒体信息检索中的信息抽取技术进行探讨。

一、信息抽取技术的基础信息抽取技术（Information Extraction，简称IE）是指自动从自由文本中获取结构化的信息的技术。

在传统的文本信息检索中，搜索引擎通常依赖于关键词匹配的方式来进行查询，但这种方式往往需要用户自己输入关键词，同时也可能因为关键词无法完全覆盖文本的含义而导致搜索结果不准确。

信息抽取技术则可以自动地分析文本，识别出其中的命名实体、事件关系等结构化信息，并将其转换为计算机可以识别的格式，从而实现对文本内容更深入的理解和分析。

信息抽取技术一般分为三个主要的步骤：命名实体识别、关系抽取和事件提取。

二、多媒体信息检索中的应用在多媒体信息检索中，信息抽取技术可以用于实现以下几个方面的应用：1. 视频内容自动标注随着互联网视频的迅速发展，视频内容的标注变得越来越重要。

而对于大量的视频内容，人工标注成本太高。

通过使用信息抽取技术，可以自动从视频内容中提取出与视频内容相关的信息，从而快速地进行自动标注。

2. 声音中的命名实体识别语音识别技术虽然可以将语音转换为文本，但对于命名实体的识别仍然存在一定的局限性。

通过使用信息抽取技术，可以从语音中自动地抽取出包括人名、地名等命名实体。

3. 活动事件的自动提取对于现实世界中的大型活动，如展览、演出等，多媒体信息检索往往需要用户手动输入相关的活动名称进行搜索。

而通过使用信息抽取技术，可以从社交媒体、新闻报道等渠道自动地抽取出相关活动信息，从而实现对活动的自动提取。

三、信息抽取技术的进一步研究目前，信息抽取技术仍然面临一些难题，如处理大规模数据的效率、跨语言的应用、对多模态数据的处理等方面存在一定的局限。

信息抽取技术及前景浅析李荣国 072529关键词：信息抽取信息处理技术分词句法及语义分析摘要：面向实际应用和潜在需求，建立自适应的、可移植的系统是未来信息抽取的发展方向，立足于目前已有的研究成果，建立受测试集驱动、通过机器学习构建有监督机制的规则库并在此基础上实现知识获取将成为一条发展的思路。

一、信息抽取概述随着计算机在各个领域的广泛普及和Internet的迅猛发展，社会的信息总量呈爆炸式的指数增长。

信息总量的量级，从20世纪90年代初的MB（106）过渡到GB（109）再到现在的TB（1012）。

进入21世纪后，全世界信息总量更是以每三年增加一倍的速度递增。

据统计，在这些海量信息中，有60％~70％是以电子文档的形式存在。

为了应对信息爆炸带来的挑战，迫切需要一些自动化的技术帮助人们在海量信息中迅速找到自己真正需要的信息。

信息抽取（Information Extraction，IE）正是解决这个问题的一种方法。

信息抽取技术是指从一段自然语言文本中抽取指定的事件、事实信息，并以结构化形式描述信息，供信息查询、文本深层挖掘、自动回答问题等应用，为人们提供有力的信息获取工具。

也就是从文本中抽取用户感兴趣的事件、实体和关系，被抽取出来的信息以结构化的形式描述，然后存储在数据库中，为情报分析和检测、比价购物、自动文摘、文本分类等各种应用提供服务。

广义上信息抽取技术的抽取对象并不局限于文本，其他形式存在的信息也可以作为信息抽取的对象，而抽取的结果则变为相应的结构化数据。

后文如无说明只涉及中文文本信息抽取。

信息抽取技术的最终目的就是开发实用的信息抽取系统，从自由文本中抽取、分析信息，从而得到有用的、用户感兴趣的信息。

信息抽取技术在军事、经济、医学、科学研究等领域有着极大的应用空间。

与信息抽取密切相关的一项研究是信息检索(Information Retrieval，IR)技术。

信息抽取并不同与信息检索，两种的功能、处理技术、适用领域均不相同，但它们俩是可以互补的。

ｄｏｉ:１０ １１９２０/ｘｎｍｄｚｋ ２０２１ ０６ ０１１信息抽取技术及其发展肖㊀明１ꎬ曾㊀莉２(１.西南民族大学计算机科学与工程学院ꎬ四川成都６１００４１ꎻ２.西南民族大学数学学院ꎬ四川成都６１００４１)摘㊀要:信息抽取是自然语言处理中的重要部分ꎬ也是构建问答系统㊁知识图谱的重要基础.随着深度学习技术的发展ꎬ越来越多的新技术被应用到信息抽取.先介绍了信息抽取技术的产生和主要任务ꎬ再详细阐述了信息抽取技术的发展ꎬ然后给出了一个基于ＢＥＲＴ的信息抽取模型ꎬ最后讨论了信息抽取技术面临的一些问题和研究方向.关键词:自然语言处理ꎻ信息抽取ꎻ关系抽取ꎻ深度学习ꎻＢＥＲＴ中图分类号:ＴＰ３９１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:２０９５￣４２７１(２０２１)０６￣０６３３￣０７收稿日期:２０２１￣０４￣２４作者简介:肖明(１９７２－)ꎬ男ꎬ汉族ꎬ四川广元人ꎬ讲师ꎬ研究方向:自然语言处理.Ｅ－ｍａｉｌ:ｘｍ０９２８＠１６３.ｃｏｍ基金项目:西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目资助(２０１４ＮＺＹＱＮ５７)ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｔｓｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＸＩＡＯＭｉｎｇ１ꎬＺＥＮＧＬｉ２(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｏｕｔｈｗｅｓｔＭｉｎｚｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈｅｎｇｄｕ６１００４１ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓꎬＳｏｕｔｈｗｅｓｔＭｉｎｚｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈｅｎｇｄｕ６１００４１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬａｎｄｉｔｉｓａｌｓｏａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｑｕｅｓｔｉｏｎ－ａｎｓｗｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓ.Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｎｅｗｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ.Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｅｍｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｍａｉｎｔａｓｋｓｏｆｉｎｆｏｒ￣ｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬａｎｄｔｈｅｎｅｘｐｏｕｎｄｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｄｅｔａｉｌꎬａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓａｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＢｅｒｔ.Ｆｉｎａｌｌｙꎬｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈ￣ｎｏｌｏｇｙａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎻｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎꎻｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｅｘｔｒａｃｔｉｏｎꎻｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇꎻＢＥＲＴ㊀㊀随着信息技术的不断发展ꎬ网络信息飞速增加ꎬ从网络获取信息资源变得更加快捷ꎬ传统搜索引擎能帮用户获得海量网页信息ꎬ但这还需要进行人工排查和筛选ꎬ在成千上万的反馈中去找寻所需的准确信息ꎬ犹如大海捞针.因此ꎬ信息的精准获取ꎬ已是信息处理的一项热点.信息抽取(ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎꎬＩＥ)的任务就是对海量的信息内容进行自动分类㊁提取和重构ꎬ转换为便于构建知识图谱或者能直接查询的结构化信息[１].由于当前网络信息的绝大多都以文本形式存在ꎬ所以当前信息抽取的主要研究范围是文本信息抽取(ＴｅｘｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ)[２].从２０世纪６０年代ꎬ国外已有不少学者开始对自动信息抽取技术进行研究ꎬ从１９８７年到１９９８年ꎬＭＵＣ(ＭｅｓｓａｇｅＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅꎬ消息理解系列会议)[３]连续举办七届ꎬＭＵＣ会议以其特有的信息抽取系统评测机制ꎬ推动ＩＥ技术不断向前发展.特别是在１９９５年举办的第六届ＭＵＣ会议中ꎬ引入了多语种命名实体识别评测任务ꎬ除传统的英文语料外ꎬ中文㊁日文也参与评测.在１９９８年第七届ＭＵＣ中ꎬ命名实体识别被具体化为人名㊁地名㊁机构名等七类实体的识别.从１９９９年起ＡＣＥ(ＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｏｎｔｅｎｔＥｘｔｒａｃ￣ｔｉｏｎꎬ自动内容抽取评测会议)[４]接力推动信息抽取技术的向前发展ꎬ不仅评测内容扩大ꎬ包含了实体检测㊁数值检测㊁关系检测和事件检测等多项内容ꎬ语料来源也从原来ＭＵＣ的限定领域语料变为内容更为广泛的书面新闻语料ꎬ相应语料规模也大幅增加.从２００９年开始ꎬＡＣＥ被归入ＴＡＣ(ＴｅｘｔＡｎａｌｙｓｉｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅꎬ文本分析评测会议)ꎬ评测任务纳入了实体链接和属西南民族大学学报(自然科学版)第４７卷性的抽取.中文文本信息抽取研究起步相对较晚ꎬ２０世纪９０年代初期ꎬ学者们陆续对中文的通用命名实体进行了研究[４ꎬ６－８].如:宋柔使用规则来识别人名[４]ꎬ孙茂松采用统计和概率识别人名[６]ꎬ刘挺设计了一个基于信息抽取的自动文摘系统[７]ꎬ而Ｚｈａｎｇ等人在ＡＣＬ２０００上演示了他们利用记忆学习算法获取规则的中文信息抽取系统[８].１㊀信息抽取的任务信息抽取目前的主要对象还是各类文本信息ꎬ其任务有:命名实体识别(ＮａｍｅｄＥｎｔｉｔｙＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎꎬＮＥＲ)㊁命名实体消歧(ＮａｍｅｄＥｎｔｉｔｙＤｉｓａｍｂｉｇｕ￣ａｔｉｏｎ)㊁实体关系抽取(ＥｎｔｉｔｙＲｅｌａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ)和事件抽取(ＥｘｔｒａｃｔｉｎｇＥｖｅｎｔｓ)[９].命名实体(ＮａｍｅｄＥｎｔｉｔｙꎬＮＥ)是指信息数据中的固有名称㊁缩写及其他唯一标识.命名实体识别是自然语言处理中的一项关键技术ꎬ是从文本信息句子中找出包括人名㊁地名㊁组织名等各类专有名词ꎬ并同时标注它们的类型.命名实体消歧根据上下文信息ꎬ确定有多个客观实体对应的命名实体ꎬ在此处指代的真实世界实体.如ꎬ 苹果 一词可以代表日常生活中的一种水果ꎬ也可以代表美国的一家高科技公司.命名实体消歧可分为基于聚类和基于实体链接的两类实体消歧方法.基于聚类的实体消歧的基本思想是通过指称项的上下文因素ꎬ利用聚类算法进行消歧.如ꎬ文本 今天苹果发布了新的手机 ꎬ可由其上下文中的 发布 手机 通过相似度计算确定 苹果 对应到高科技公司.而基于实体链接的实体消歧是指先给定目标实体列表ꎬ然后计算指称项与各链接实体候选项的一致性分数ꎬ选择得分最高的候选项来实现消歧.实体关系抽取是指确定实体间的语义关系ꎬ关系抽取结果可以用三元组来表示ꎬ如ꎬ从 四川的省会是成都 中可抽取出三元组(四川ꎬ省会ꎬ成都).事件抽取是指从信息中抽出用户关注的事件ꎬ并将其转换为结构化的形式.事件抽取可分为事件识别任务和论元角色分类任务ꎬ事件识别任务是一个基于单词的多分类任务ꎬ它需识别出句子中的单词归属的事件类型ꎬ事件识别又可分为触发词(ｅｖｅｎｔｔｒｉｇｇｅｒ)识别㊁事件类型(ｅｖｅｎｔｔｙｐｅ)分类两项任务ꎻ论元角色分类任务是对句子中的触发词对和实体之间的角色关系进行判别ꎬ其进一步分为论元(ｅｖｅｎｔａｒｇｕｍｅｎｔ)识别和角色(ａｒｇｕｍｅｎｔｒｏｌｅ)分类任务两项任务.２㊀信息抽取技术的发展２.１㊀基于规则的阶段命名实体识别最早在１９９５年的第六届ＭＵＣ会议上被明确提出.实际上ꎬ早在２０世纪９０年代初ꎬ针对中文信息处理做分词处理时ꎬ由于出现大量的未登录词影响分词效果ꎬ国内很多学者就开始对中文专用名进行研究[４ꎬ６ꎬ８ꎬ１０].早期的命名实体识别常采用基于规则的方法ꎬ一般由语言学专家先根据欲识别实体类型的特点ꎬ挑选出能代表某类实体的各类特征ꎬ如人名的姓氏用字ꎬ职位称呼等ꎬ构建有限的规则模板ꎬ再通过模式匹配的手段完成命名实体的抽取[４ꎬ６ꎬ１１].这类系统大多依赖语言学专家领域知识ꎬ不仅耗时耗力ꎬ还不免会有遗漏.由此ꎬ也有学者尝试通过算法自动生成规则ꎬＣｏｌｌｉｎｓ等[１２]提出的ＤＬＣｏＴｒａｉｎ方法ꎬ就是通过对小规模的种子规则集不断迭代训练ꎬ滚动生成越来越多的规则.基于规则的方法存在着前期投入大㊁鲁棒性和移植性差㊁局限于特定领域的缺点.最早的关系抽取是基于模式匹配的方法ꎬ它是通过定义文本中表达的字符㊁语法或者语义模式ꎬ将模式与文本的匹配作为主要手段ꎬ来实现关系实例的抽取.模式的来源可以由专家定义或者算法自动抽取ꎬ专家定义的模式质量精良ꎬ抽取准确率高ꎬ但成本高昂ꎬ召回率低.自动抽取模式方式采用滚雪球的方式实现模式抽取和实体抽取的循环迭代ꎬ其特点是自动㊁高效ꎬ但准确率不高.２.２㊀统计学习阶段随着机器学习发展ꎬ基于统计的机器学习也不断应用于信息抽取.此类方法中将文本中每个词的各类特征(如词法特征㊁词性标注ꎬ词义特征等)表达为一个特征向量ꎬ然后通过不同的模型方法对大规模的训练语料进行学习ꎬ最后通过学习好的模型来进行实体识别.常见的模型有:ＨＭＭ(ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖＭｏｄｅꎬ隐马尔可夫模型)[１３－１４]㊁ＭＥ(ＭａｘｍｉｕｍＥｎｔｒｏｐｙꎬ最大熵)[１５]㊁ＳＶＭ(ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅꎬ支持向量机)[１６－１７]和ＣＲＦ(ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄｓꎬ条件随机场)[１８－２１].ＨＭＭ是基于转换概率的模型ꎬ其基本思想是用前面的几个连续状态去预测当前状态.张华平等[１４]在隐马尔可夫模型的基础上引入一种角色标注ＮＥＲ的方法ꎬ他们首先利用Ｖｉｔｅｒｂｉ算法ꎬ根据人名构成和统计信息ꎬ对词进行角色标注ꎬ然后再用最大模式匹配从训练语料库中自动识别人名ꎬ最终综合指标为９５.４％.实体关系抽取的本质是一个多分类问题ꎬ因此ꎬ４３６第６期肖明ꎬ等:信息抽取技术及其发展㊀各种分类学习方法均可应于实体关系抽取.归纳出来主要有两类ꎬ第一类是基于特征向量的方法ꎬ第二类是基于核函数的方法.基于特征向量的方法ꎬ首先预定义好需要抽取的关系类型ꎬ再根据训练语料中实体的词法㊁句法㊁实体间文本距离以及语义特征等构造特征向量ꎬ最后通过各种不同的机器学习分类模型进行关系抽取.基于核函数的方法不用明确给出计算对象的特征向量ꎬ它可以利用多种不同的数据组织形式ꎬ综合各方面的知识信息来表示实体关系ꎬ通过核函数的映射ꎬ在高维空间中完成实体关系的分类.Ｚｅｌｅｎｋｏ最先在文本的浅层解析表示的基础上ꎬ定义了一个多项式核函数用于关系抽取[２２].刘克彬等人[２３]借助知网提供的中文本体知识库构造语义核函数ꎬ取得不错的关系抽取效果.２.３㊀深度学习阶段近年来ꎬ随着词向量(ＷｏｒｄＥｍｂｅｄｄｉｎｇ)的引入ꎬ掀起了在自然语言处理中应用深度学习方法的高潮.Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ是词向量的代表ꎬ它的基本思想是用具有统一维度的向量来表示模型中的每个词[２４].这样不仅解决了高维度向量空间带来的数据稀疏问题ꎬ还能将更多语义特征融入其中ꎬ同时使异构文本能得到统一维度的向量特征表示.Ｌｉｕ等[２５]最早用ＣＮＮ(ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔ￣ｗｏｒｋｓꎬ卷积神经网络)来自动提取特征ꎬ它用词向量和词法特征进行对句子进行编码ꎬ然后接卷积层㊁全连接层㊁ｓｏｆｔｍａｘ层完成分类ꎬ它在ＡＣＥ２００５数据集上比基于ｋｅｒｎｅｌ的方法Ｆ１值提高了９％.Ｚｅｎｇ等[２６]使用预训练词向量和位置特征ꎬ还在ＣＮＮ层后使用了最大池化层.Ｎｇｕｙｅｎ和Ｇｒｉｓｈｍａｎ[２７]完全摈弃词法特征ꎬ让ＣＮＮ自动学习ꎬ利用多窗口卷积获得不同尺度的ｎ－ｇｒａｍ信息ꎬ通过端到端的神经网络取得较好效果.２０１６年Ｗａｎｇ等[２８]提出了结合多级注意力机制(Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ)的ＣＮＮ来实现关系抽取ꎬ其第一级Ａｔ￣ｔｅｎｔｉｏｎ在输入层ꎬ计算所有词对目标实体的注意力大小ꎬ第二级Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ在ＣＮＮ的输出部分ꎬ利用卷积操作将提取到的特征矩阵和目标关系嵌入矩阵ꎬ计算对于目标关系的注意力大小ꎬ再将计算结果和特征矩阵相乘ꎬ最后使用最大池操作得到目标的关系向量.相比于传统的机器学习的方法ꎬ基于ＣＮＮ的方法取得了不错的成绩ꎬ但ＣＮＮ对于时序特征的抽取能力偏弱.而ＲＮＮ(ｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎬ循环神经网络)模型则适合做时序特征的抽取.Ｚｈａｎｇ等[２９]首次使用ＢＲＮＮ(ＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＲＮＮꎬ双向循环神经网络)来进行关系抽取ꎬＢＲＮＮ相当于集成了前向和后向两个ＲＮＮꎬ其先分别按照正向和逆向将句子中的单词喂输入到两个ＲＮＮ中ꎬ再将这两个ＲＮＮ的隐含层输出叠加.Ｃａｉ等人[３０]于２０１６年提出了一种基于最短依赖路径(ＳｈｏｒｔｅｓｔＤｅｐｅｎｄｅｎｃｙＰａｔｈꎬＳＤＰ)的深度学习关系抽取模型:双向递归卷积神经网络模型(ＢＲＣＮＮ).论文的主要思想是对两个实体间的词法句法的ＳＤＰ进行建模ꎬ利用双通道的ＬＳＴＭ(ＬｏｎｇＳｈｏｒｔ－ＴｅｒｍＭｅｍ￣ｏｒｙꎬ长短期记忆神经网络)对ＳＤＰ进行全局信息编码ꎬ并利用ＣＮＮ捕获每个依存关系链接的两个单词的局部特征ꎬ增强了实体对之间关系方向分类的能力.Ｍｉｗａ等人[３１]于２０１６年首次将神经网络方法应用于命名实体识别与实体关系抽取的联合模型.模型基于ＬＳＴＭ－ＲＮＮꎬ采用端到端执行方式ꎬ模型由三个表示层组成ꎬ底层是词嵌入层完成信息编码ꎬ在词嵌入层上有两个双向的ＬＳＴＭ－ＲＮＮꎬ一个基于词序列结构用于实体识别任务ꎬ一个基于依存树结构用于关系抽取ꎬ这两部分共享编码信息ꎬ并堆叠形成一个整体的模型ꎬ前一个的输出和隐含层作为后一个结构输入的一部分ꎬ使得实体识别与抽取相互影响.Ｋａｔｉｙａｒ等人[３２]在２０１７年将注意力机制Ａｔｔｅｎ￣ｔｉｏｎ与ＢｉＬＳＴＭ联合用于命名实体识别和关系抽取.该模型借鉴了Ｍｉｗａ等人[３１]的模型ꎬ改善了原模型依赖于词性序列㊁依存树等特征的缺点.模型具有一个词嵌入表示的输入层ꎬ两个输出层ꎬ一个用于输出识别出的实体ꎬ一个使用注意力模型进行关系分类.２０１８年ꎬＤｅｖｌｉｎ等人[３３]提出了ＢＥＲＴ(Ｂｉｄｉｒｅｃｔ￣ｔｉｏｎａｌＥｎｃｏｄｅｒＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｆｒｏｍＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ)模型ꎬＢＥＲＴ属于预训练语言模型ꎬ所谓预训练模型ꎬ就是先用大量的自由文本进行预训练ꎬ使模型学习得到通用的语言知识ꎬ再根据下游任务进行Ｆｉｎｅ－ｔｕｎｉｎｇ阶段训练ꎬ让模型参数按具体任务要求和领域知识进行微调.３㊀基于ＢＥＲＴ的实体和关系联合抽取模型㊀㊀基于ＢＥＲＴ的强大能力ꎬ本文设计了一个基于ＢＥＲＴ的实体和关系联合抽取模型ꎬ本模型将实体和关系的联合抽取转换为序列标注问题ꎬ模型总体分为４个部分:嵌入层㊁ＢＥＲＴ层㊁ＢｉＬＳＴ层和ＣＲＦ层.模型结构如图１所示:５３６西南民族大学学报(自然科学版)第４７卷图１㊀基于ＢＥＲＴ的实体和关系联合抽取模型Ｆｉｇ.１㊀ＪｏｉｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌｏｆＥｎｔｉｔｙＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＢａｓｅｄｏｎＢＥＲＴ３.１㊀文本预处理预处理过程中先对数据源进行清洗和筛选ꎬ过滤掉一些无关的文本或数值.再对训练文本序列进行标注ꎬ标注时每个文字都标注一个标签ꎬ标签内容最多有４部分ꎬ分别是实体边界㊁实体类型㊁关系类别和关系角色.实体边界标签采用 ＢＩＯ 方式ꎬ字母 Ｂ 表示实体的头部ꎬ字母 Ｉ 表示在实体中部或实体尾部ꎬ字母 Ｏ 表示非实体部分.实体类型标签由实体类型确定ꎬ如 Ｐｅｒ 表人名㊁ Ｏｒｇ 表示公司名.实体关系标签由关系类别来确定ꎬ如在金融领域中我们处理五种实体关系ꎬ分别用 Ｃｏｏ Ｄｅａ Ｐｕｎ Ｍｅｍ Ｓｔｏ 表示合作㊁交易㊁处罚㊁成员和股权关系.关系角色用１㊁２㊁３分别表示关系主体㊁关系客体和重叠关系.标注过程如图２所示.图２㊀输入句子标注过程Ｆｉｇ.２㊀Ｉｎｐｕｔｓｅｎｔｅｎｃｅｔａｇｇｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ３.２㊀嵌入层ＢＥＲＴ模型的输入表示由ＴｏｋｅｎＥｍｂｅｄｄｉｎｇꎬＳｅｇ￣ｍｅｎｔＥｍｂｅｄｄｉｎｇ和ＰｏｓｉｔｉｏｎＥｍｂｅｄｄｉｎｇ三部分相加组合而成.ＴｏｋｅｎＥｍｂｅｄｄｉｎｇ部分首先是[ＣＬＳ]标志ꎬ然后是文字序列内容ꎬ[ＳＥＰ]标志句子的结束ꎬ可用于分开输入句子ꎬ在这里每个Ｔｏｋｅｎ都表示为一个７６８维的向量.ＳｅｇｍｅｎｔＥｍｂｅｄｄｉｎｇ部分用于训练句子的相互关系ꎬ区分每一个Ｔｏｋｅｎ属于句子Ａ还是句子Ｂꎬ如果只有一个句子就只使用Ａ.ＰｏｓｉｔｉｏｎＥｍｂｅｄｄｉｎｇ嵌入部分对文字出现位置进行编码ꎬ在ＢＥＲＴ模型中位置向量的值由正余弦函数生成ꎬ具体公式如下:ＰＥ(ｐｏｓꎬ２ｉ)＝ｓｉｎ(ｐｏｓ/１００００２ｉ/ｄ＿ｍｏｄｅｌ).(１)ＰＥ(ｐｏｓꎬ２ｉ＋１)＝ｃｏｓ(ｐｏｓ/１００００２ｉ/ｄ＿ｍｏｄｅｌ).(２)其中ꎬｐｏｓ指当前Ｔｏｋｅｎ在句子中的位置ꎬｄ＿ｍｏｄ￣ｅｌ表示位置向量中每个值的维度.三向量相加后ꎬ进行归一化和Ｄｒｏｐｏｕｔ处理后送入ＢＥＲＴ层进行特征提取.３.３㊀ＢＥＲＴ层ＢＥＲＴ采用双向Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ做特征抽取器ꎬ在预训练时通过遮蔽语言模型(ＭａｓｋｅｄＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌꎬＭＬＭ)ꎬ按照完形填空的思想ꎬ在输入中随机选择１５％的Ｔｏｋｅｎ屏蔽掉ꎬ再根据其上下文来预测被屏蔽的Ｔｏｋｅｎ.为了和后期Ｆｉｎｅ－ｔｕｎｉｎｇ匹配ꎬ被选择的Ｔｏｋｅｎ只有８０％的直接用[Ｍａｓｋ]屏蔽ꎬ另外１０％的随机选择别的Ｔｏｋｅｎ代替ꎬ１０％的使用原Ｔｏｋｅｎ.此外ꎬＢＥＲＴ还引入了下一句预测(ＮｅｘｔＳｅｎｔｅｎｃｅＰｒｅｄｉｃ￣ｔｉｏｎꎬＮＳＰ)任务ꎬ采用自监督学习方式ꎬ学习文本对的表示.通过对海量自由文本的学习ꎬＢＥＲＴ能自动学习得到文本中潜在的语言知识ꎬ并将这些知识以网络参数的方式存储起来ꎬ供后期具体任务的Ｆｉｎｅ－ｔｕｎ￣ｉｎｇ使用.在做Ｆｉｎｅ－ｔｕｎｉｎｇ任务时ꎬＢＥＲＴ结构无需改变ꎬ只需使用标注的数据对网络进行训练微调.图３㊀ＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒＥｎｃｏｄｅｒ单元Ｆｉｇ.３㊀ＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒＥｎｃｏｄｅｒＵｎｉｔ６３６第６期肖明ꎬ等:信息抽取技术及其发展㊀ＢＥＲＴ中用到的是Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ的Ｅｎｃｏｄｅｒ单元ꎬ每个Ｅｎｃｏｄｅｒ单元的结构如图３所示ꎬ其中包含两个子层ꎬ第一子层由多头自注意力层(Ｍｕｌｉｔ－ＨｅａｄＡｔ￣ｔｅｎｔｉｏｎ)和规范化层(Ａｄｄ＆Ｎｏｒｍ)以及一个残差(Ｒｅ￣ｓｉｄｕａｌ)连接ꎻ第二子层包括一个前馈全连接层(ＦｅｅｄＦｏｒｗａｒｄ)和规范化层以及一个残差连接.自注意力机制使用三元组(ＱｕｅｒｙꎬＫｅｙꎬＶａｌｕｅ)表示ꎬ当Ｅｎｃｏｄｅｒ对某个Ｔｏｋｅｎ编码时ꎬ用当前Ｔｏｋｅｎ的Ｑｕｅｒｙ表示向量Ｑꎬ与其他所有Ｔｏｋｅｎ的Ｋｅｙ表示向量Ｔ做点积ꎬ再将点积结果归一化后用ｓｏｆｔｍａｘ函数处理ꎬ然后与当前Ｔｏｋｅｎ的Ｖａｌｕｅ表示向量Ｖ做乘法ꎬ即可得到最终的表示结果.自注意力机制能表达输入序列的各部分(包括自己)与当前Ｔｏｋｅｎ之间的联系度ꎬ具体计算方法如下:Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ(ＱꎬＫꎬＶ)＝ｓｏｆｔｍａｘ(ＱＫＴ㊀ｄｋ)Ｖ.(３)多头(Ｍｕｌｔｉ－Ｈｅａｄ)机制ꎬ则是通过随机初始化多组ＱꎬＫ和Ｖꎬ经过训练后ꎬ得到多个不同权重的结果表示ꎬ再将这些结果通过乘法连接ꎬ多头注意力机制增加了模型表达词汇的多种特征的能力ꎬ从而均衡单一注意力机制可能产生的偏差ꎬ使多词义词能有多元表达.在进行了Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ操作之后ꎬＥｎｃｏｄｅｒ还使用一个前馈全连接层ꎬ对每个Ｔｏｋｅｎ向量进行两次线性变换和一次ＲｅＬＵ激活输出.在多头自注意力层和前馈全连接层后都有一个规范化层ꎬ其主要作用是进行数值的规范化ꎬ防止经过多层计算后输出开始出现过大或过小情况ꎬ使其特征值保持在合理范围内.本文采用ＢＥＲＴ－ｂａｓｅ模型ꎬ其中模型深度Ｌ＝１２层ꎬ隐藏层向量大小Ｈ＝７６８维ꎬ多头注意力机制Ａ＝１２头ꎬ模型参数总数是１２∗７６８∗１２＝１１０Ｍ.３.４㊀ＢｉＬＳＴＭ层ＬＳＴＭ属于ＲＮＮ的一种ꎬ它巧妙运用门控概念ꎬ实现了长距离依赖信息的学习.ＢｉＬＳＴＭ则是将两个不同方向的ＬＳＴＭ进行叠加ꎬ从而能获取全局信息.在ＢＥＲＴ的顶层上套接一个ＢｉＬＳＴＭ是为了使整个模型能针对实体和关系联合抽取任务快速学习到训练参数ꎬ适应性更强.ＬＳＴＭ神经单元中有遗忘门㊁记忆门和输出门结构ꎬ可以根据细胞状态和输入值确定信息遗忘更新还是继续传递ꎬ从而使有用信息能长期保存ꎬ而无用信息被丢弃.３.５㊀ＣＲＦ层通过ＢｉＬＳＴＭ层能得到输入序列中每个文字对应各标注标签的得分ꎬ但并不是直接按分值高低标注就是最优结果ꎬ例如ꎬ每个序列的第一个标签的实体边界就只能是Ｏ或者Ｂꎬ不可能是Ｉꎬ以及Ｉ只能出现Ｂ或者Ｉ之后等.由此ꎬ在ＢｉＬＳＴＭ层上引入ＣＲＦ层ꎬ能在预测标签时充分考虑上下文关联ꎬ学习得到各标签的转移矩阵ꎬ更好的契合实体与关系的联合抽取任务.设输入的序列ｘ＝(ｘ１ꎬｘ２ꎬ ꎬｘｎ)ꎬ经过ＢＥＲＴ和ＢｉＬＳＴＭ模块后的输出为矩阵Ｐ(ｎꎬｋ)ꎬｋ是标签的个数ꎬＰｉꎬｊ表示ｘｉ被标记为第ｊ个标签的概率.标签序列为ｙ＝(ｙ１ꎬｙ２ꎬ ꎬｙｎ)ꎬ定义路径得分公式为:Ｓｘꎬｙ()＝ðｎｉ＝０Ａｙｉꎬｙｉ＋１＋ðｎｉ＝０Ｐｉꎬｙｉ.(４)其中ꎬＡ为概率转移矩阵ꎬＡｉꎬｊ表示第ｉ个标签转移到第ｊ个标签的概率.３.６㊀实体及关系的输出根据ＣＲＦ输出的序列标注结果ꎬ即可按照抽取算法ꎬ进行实体和关系的抽取.抽取算法如下:算法１:由ＣＲＦ输出标注序列ｙ１ꎬｙ２ꎬ ꎬｙｎ()ꎬ抽取实体及关系.输入:模型输入文字序列(ｘ１ꎬｘ２ꎬ ꎬｘｎ)ꎬＣＲＦ输出标注序列ｙ１ꎬｙ２ꎬ ꎬｙｎ().输出:实体集合Ｎ１ꎬＮ２ꎬ ꎬＮｋ(ｋ为实体类型数)ꎬ关系集合Ｒ１ꎬＲ２ꎬ ꎬＲｍ(ｍ为关系种类数).步骤１:位序标记ｉ＝１ꎬ实体全体置为空ꎬ关系集合全体置为空ꎬ临时实体名ｎａ置为空串ꎬ未匹配实体集Ｎｎ置为空.步骤２:如果ｉ>ｎꎬ则转到步骤５执行ꎻ否则做下一步.步骤３:如果标注ｙｉ代表Ｏꎬ则ｉ＋＋ꎬ再转到第二步执行ꎻ否则ꎬ如果标注ｙｉ代表Ｂꎬ则将其对应输入文字ｘｉ存入ｎａꎬ同时保存ｙｉ的实体属性㊁关系属性㊁角色属性ꎬｉ＋＋ꎬ再转到下一步执行.步骤４:如果标注ｙｉ代表Ｉꎬ且ｙｉ与ｙｉ－１的其余属性一致ꎬ则将其对应输入文字ｘｉ接在ｎａ的后面ꎬｉ＋＋ꎬ再重复执行步骤４ꎻ否则做下一步.步骤５:根据实体属性将ｎａ存入对应实体集合Ｎｊ(ｊ为对应实体类型下标)中ꎬ并在未匹配实体集Ｎｎ中查找是否有与ｎａ关系属性和角色属性均匹配的实体ꎬ匹配时关系属性应相同ꎬ角色属性１与２㊁３匹配㊁２与１㊁３匹配㊁３与１㊁２匹配ꎬ若能找到ꎬ则将其取出并与ｎａ合成关系三元组ꎬ再存入相应类型的关系集合Ｒｔ(ｔ为对应关系类型下标)中ꎻ若不能找到ꎬ则将ｎａ及其所有属性存入未匹配实体集Ｎｎ中.如果ｉ>ｎ７３６西南民族大学学报(自然科学版)第４７卷ꎬ转到步骤６执行ꎻ否则ꎬｉ＋＋ꎬ再转到步骤２执行.步骤６:输出实体集合Ｎ１ꎬＮ２ꎬ ꎬＮｋꎬ关系集合Ｒ１ꎬＲ２ꎬ ꎬＲｍꎬ算法结束.４㊀数据集与评测情况４.１㊀数据集介绍在信息抽取领域常用的数据集有ＭＵＣ数据集㊁ＡＣＥ数据集和ＳｅｍＥｖａｌ数据集等.ＭＵＣ数据集是ＭＵＣ会议的数据库语料ꎬ其主要来源于新闻语料ꎬＭＵＣ－６包含来自«华尔街日报»的３１８篇文章ꎻＭＵＣ－７有来自纽约时报新闻的约１５８０００篇文章ꎬ语料范围限定在海军军事情报㊁恐怖袭击㊁人事职位变动等方面[３].ＡＣＥ数据集相比ＭＵＣ数据集不仅评测内容扩大ꎬ语料来源也从原来ＭＵＣ的限定领域语料变为内容更为广泛的书面新闻语料ꎬ应用较广是ＡＣＥ－２００４和ＡＣＥ－２００５.其中ＡＣＥ－２００４语料数据来源于ＬＤＣ(ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｄａｔａｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍꎬ语言数据联盟)ꎬ分成广播新闻和新闻专线两部分ꎬ总共包括４５１和文档和５７０２个关系实例.ＡＣＥ－２００５对ＡＣＥ－２００４进行了扩充和完善ꎬ包括有英文㊁阿拉伯语和中文三个语种的资源ꎬ内容涵盖广播新闻㊁广播对话㊁新闻专线㊁微博和网络新闻等[４].ＳｅｍＥｖａｌ数据集是国际语义评测大会ＳｅｍＥｖａｌ(ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＳｅｍａｎｔｉｃＥｖａｌｕａｔｉｏｎ)的评测竞赛数据集ꎬＳｅｍＥｖａｌ由国际计算语言学协会(Ａｓ￣ｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓꎬＡＣＬ)主办ꎬ是目前规模最大㊁参赛人数最多㊁权威性最高的语义评测竞赛.其中ꎬＳｅｍＥｖａｌ－２０１０Ｔａｓｋ８数据集是２０１０年ＳｅｍＥｖａｌ语义评测的子任务ꎬ用于语义关系的分类ꎬ共包含１０７１７条数据ꎬ训练集８０００条ꎬ测试集２７１７条ꎬ分别属于９种不相容关系[３４].４.２㊀典型论文的评测情况在信息抽取中常用的评测基本指标有三项ꎬ分别为:正确率(Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ)㊁召回率(Ｒｅｃａｌｌ)和Ｆ值(Ｆ－ｍｅａｓｕｒｅ).准确率反映系统正确抽取信息的能力ꎬ召回率反映系统在信息抽取时查全所有实体和关系的能力ꎬ而Ｆ值是综合准确率和召回率指标的评估指标ꎬ用于综合反映整体的指标ꎬ是目前使用最为广泛的评测标准.表１是典型论文的数据集及其评测情况.表１㊀典型论文的数据集及其评测情况Ｔａｂｌｅ１㊀Ｄａｔａｓｅｔｓｏｆｔｙｐｉｃａｌｐａｐｅｒｓａｎｄｔｈｅｉｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎ模型数据集评测指标评测值ＣＤＮＮ[２６]ＳｅｍＥｖａｌ－２０１０Ｔａｓｋ８Ｆ８２.７ＣＲ－ＣＮＮ[２７]ＳｅｍＥｖａｌ－２０１０Ｔａｓｋ８Ｆ８４.１Ａｔｔ－Ｐｏｏｌｉｎｇ－ＣＮＮ[２８]ＳｅｍＥｖａｌ－２０１０Ｔａｓｋ８Ｆ８８.０ＲＮＮ＋ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎ[２９]ＳｅｍＥｖａｌ－２０１０Ｔａｓｋ８Ｆ７９.６ＢＲＣＮＮ[３０]ＳｅｍＥｖａｌ－２０１０Ｔａｓｋ８Ｆ８６.３ＢｉＬＳＴＭ＋Ｂｉ－ＴｒｅｅＬＳＴＭ[３１]ＡＣＥ２００５Ｆ５５.６ＢｉＬＳＴＭ＋Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ[３２]ＡＣＥ２００５Ｆ５５.９５㊀信息抽取展望目前基于深度学习的信息抽取方法已取得很好发展ꎬ但仍有很多方面值得深入研究.首先ꎬ深度学习模型擅于处理单句语义信息ꎬ但在实际应用中ꎬ很多实体关系是由多个语句共同来表达ꎬ这就需要模型对文档中的多个语句进行综合理解㊁记忆和推理ꎬ进行文档级关系抽取.其次ꎬ目前信息抽取的研究多集中预设好的抽取任务集上ꎬ但今后的应用将是面向开放领域的信息抽取ꎬ因此ꎬ还需要不断探索如何在开放领域中自动发现新的实体关系及其事实.最后ꎬ当前研究往往限于单语种的文本信息ꎬ而人类在接受信息时ꎬ可以多种信息综合处理ꎬ因此ꎬ需要探索如何综合利用多语言的文本㊁声音和视频信息进行关系抽取.总之ꎬ信息抽取的研究要面向实际需求ꎬ适应开放关系和复杂的信息语境ꎬ以建立稳定和高效的实用信息抽取系统.参考文献[１]车万翔ꎬ刘挺ꎬ李生.实体关系自动抽取[Ｊ].中文信息学报ꎬ２００５ꎬ１９(２):１－６.[２]赵军ꎬ刘康ꎬ周光有ꎬ等.开放式文本抽取[Ｊ].中文信息学报ꎬ２０１１ꎬ２５(６):９８－１１１.[３]ＧＲＩＳＨＭＡＮＲꎬＳＵＮＨＥＩＭＢ.ＭｅｓｓａｇｅＵｎｄｅｒｓｔａｄｉｎｇＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ６:ＡＢｒｉｅｆＨｉｓｔｏｒｙ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ１６ｔｈｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓＶｏｌｕｍｅ１.ＡｓｓｏｃｉａｔｏｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓꎬ１９９６. [４]ＤＯＤＤＩＮＧＴＯＮＧＲꎬＭＩＴＣＨＥＬＬＡꎬＰＲＺＹＢＯＣＫＩＭＡꎬｅｔａｌ.Ｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｅｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ(ＡＣＥ)ｐｒｏｇｒａｍｔａｓｋｓꎬｄａｔａꎬａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ４ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＬａｎｇｕａｇｅＲｅ￣ｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎꎬ２００４:８３７－８４０.８３６第６期肖明ꎬ等:信息抽取技术及其发展㊀[５]宋柔ꎬ朱宏ꎬ潘维桂ꎬ等.基于语料库和规则库的人名识别法[Ｍ].北京:北京语言学院出版社ꎬ１９９３.[６]孙茂松ꎬ黄昌宁ꎬ高海燕ꎬ等.中文姓名的自动辨识[Ｊ].中文信息学报ꎬ１９９５ꎬ９(２):１６－２７.[７]刘挺ꎬ吴岩ꎬ王开铸.基于信息抽取和文本生成的自动文摘系统设计[Ｊ].情报学报ꎬ１９９７ꎬ１６(增刊):２４－２９.[８]ＺＨＡＮＧＹＭꎬＺＨＯＵＪＦ.ＡＴｒａｉｎａｂｌｅＭｅｔｈｏｄｆｏｒＥｘｔｒａｃｉｎｇＣｈｉｎｅｓｅＥｎｔｉｔｙＮａｍｅｓａｎｄＴｈｅｉｒＲｅｌａｔｉｏｎＷｏｒｋｓｈｏｐ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２ｎｄＷｏｒｋｓｈｏｐＣｈｉｎｅｓｅＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬ２０００:６６－７２. [９]郭喜跃ꎬ何婷婷.信息抽取研究综述[Ｊ].计算机科学ꎬ２０１５(２):１４－１７.[１０]吕雅娟ꎬ赵铁军ꎬ杨沐昀ꎬ等.基于分解与动态规划策略的汉语术登录词识别[Ｊ].中文信息学报ꎬ２００１ꎬ１５(１):２８－３３.[１１]ＳＯＤＥＲＬＡＮＤＳ.Ｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｒｕｌｅｓｆｏｒｓｅｍｉ－ｓｔｒｕｃ￣ｔｕｒｅｄａｎｄＦｒｅｅＴｅｘｔ[Ｊ].ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇꎬ１９９９ꎬ３４(１－３):２３３－２７２.[１２]ＣＯＬＬＩＮＳＭꎬＳＩＮＧＥＲＹ.Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｍｏｄｅｌｓｆｏｒｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｃｌａｓ￣ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＪｏｉｎｔＳＩＧＤＡＴＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍ￣ｐｉｒｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｉｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＶｅｒｙＬａｒｇｅＣｏｒｐｏ￣ｒａꎬ１９９９:１００－１１０.[１３]ＺＨＯＵＧＤꎬＳＵＪ.ＮａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＵＳｉｎｇａｎＨＭＭ ｂａｓｅｄｃｈｕｎｋｔａｇｇｅｒ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ４０ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉ￣ａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｏｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ.ＰｈｉｌａｄｅｌｐｈｉａꎬＰＡꎬＵＳＡꎬ２００２:４７３－４８０.[１４]张华平ꎬ刘群.基于角色标注的中国人名自动识别研究[Ｊ].计算机学报ꎬ２００４ꎬ２７(１):８５－９１.[１５]ＢＯＲＴＨＷＩＣＫＡ.Ａｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙａｐｐｒｏａｃｈｔｏｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇ￣ｎｉｔｉｏｎ[Ｄ].ＮｅｗＹｏｒｋ:ＮｅｗＹｏｒｋＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ１９９９.[１６]ＣＲＩＳＴＡＮＩＮＩＮꎬＳＨＡＷＥ－ＴＡＹＬＯＲＪ.Ａｎｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ[Ｍ].Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ:ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓꎬ２０００. [１７]ＴＡＫＥＵＣＨＩＫꎬＣＯＬＬＩＥＲＮ.Ｕｓｅｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓｉｎｅｘ￣ｔｅｎｄｅｄｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ[Ｃ]//Ｔｈｅ６ｔｈＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＬｅａｒｎｉｎｇꎬＴａｉｐｅｉꎬ２００２:ｌ１９－１２５.[１８]ＬＡＦＦＥＲＴＹＪꎬＭＣＡＬＬＵＭＡꎬＰＥＲＥＩＲＡＦ.ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄｓ:ＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＭｏｄｅｌｓｆｏｒＳｅｇｍｅｎｔｉｎｇａｎｄＬａｂｅｌｉｎｇＳｅｑｕｅｎｃｅＤａｔａ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＥｉｇｈｔｅｅｎｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇꎬ２００１:２８２－２８９[１９]ＭＣＣＡＬＬＵＭＡꎬＬＩＷ.Ｅａｒｌｙｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗｉｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｓ.ｆｅａｔｕｒｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｗｅｂ－ｅｎｈａｎｃｅｄｌｅｘｉ￣ｃｏｎｓ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ７ｔｈＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＬｅａｒｎｉｎｇꎬＥｄｍｏｎｔｏｎꎬ２００３:１８８－１９１.[２０]ＣＨＥＮＷＬꎬＺＨＡＮＧＹＪꎬＩＳＡＨＡＲＡＨ.Ｃｈｉｎｅｓｅｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉ￣ｔｉｏｎｗｉｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｓ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ５ｔｈＳＩＧＨＡＮＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＣｈｉｎｅｓｅＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬＳｙｄｎｅｙꎬ２００６:１１８－１２１. [２１]ＬＵＰꎬＹＡＮＧＹＰꎬＧＡＯＹＢｅｔａ１.Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｓ(ＨＣＲＦ)ｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｔａｇｇｉｎｇ[Ｃ]//ＴｈｅＴｈｉｒｄＩｎｔｅｒ￣ｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮａｔｕｒａｌＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ.Ｈａｉｋｏｕꎬ２００７:２４－２８.[２２]ＺＥＬＥＮＫＯＤꎬＡＯＮＥＣꎬＲＩＣＨＡＲＤＥＬＬＡＡ.Ｋｅｒｎｅｌｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｒｅ￣ｌａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ[Ｊ].ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２００３:１０８３－１１０６.[２３]刘克彬ꎬ李芳ꎬ刘磊ꎬ等.基于核函数中文关系自动抽取系统的实现[Ｊ].计算机研究与发展.２００７(０８):１４０６－１４１１.[２４]ＭＩＫＯＬＯＶＴꎬＣＨＥＮＫꎬＣＯＲＲＡＤＯＧꎬｅｔａｌ.ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＷｏｒｄＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｉｎＶｅｃｔｏｒＳｐａｃｅ[Ｊ].ａｒＸｉｖｐｒｅｐｒｉｎｔａｒＸｉｖ:１３０１.３７８１ꎬ２０１３[２５]ＬＩＵＣＹꎬＳＵＮＷＢꎬＣＨＡＯＷＨꎬｅｔａｌ.ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＲｅｌａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ[Ｃ]//ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｄｖａｎｃｅｄＤａｔａＭｉｎｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ.ＳｐｒｉｎｇｅｒꎬＢｅｒｌｉｎꎬＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇꎬ２０１３:２３１–２４２.[２６]ＺＥＮＧＤꎬＬＩＵＫꎬＬＡＩＳꎬｅｔａｌ.Ｒｅｌａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｖｉａｃｏｎｖｏｌｕ￣ｔｉｏｎａｌｄｅｅｐｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２５ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓꎬ２０１４:２３３５－２３４４. [２７]ＮＧＵＹＥＮＴＨꎬＧＲＩＳＨＭＡＮＲ.Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｌｏｇ－ｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｒｅｌａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ[Ｊ].ａｒＸｉｖｐｒｅｐｒｉｎｔａｒＸｉｖ:１５１１.０５９２６ꎬ２０１５.[２８]ＷＬＩＮＬＩＮꎬＺＨＵＣꎬＧＥＲＡＲＤＤＭꎬｅｔａｌ.ＲｅｌａｔｉｏｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｖｉａＭｕｌｔｉ－ＬｅｖｅｌＡｔｔｅｎｔｉｏｎＣＮＮｓ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５４ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓꎬＢｅｒｌｉｎꎬＧｅｒ￣ｍａｎｙꎬ２０１６:１２９８－１３０７.[２９]ＺＨＤＯＮＧＸＵꎬＤＯＮＧＷ.ＲｅｌａｔｉｏｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｖｉａＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕ￣ｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ[Ｊ].ａｒＸｉｖｐｒｅｐｒｉｎｔａｒＸｉｖ:１５０８.０１００６ꎬ２０１５:１２１－１２８. [３０]ＣＡＩＲꎬＺＨＡＮＧＸꎬＷＡＮＧＨ.ＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＲｅｃｕｒｒｅｎｔＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＲｅｌａｔｉｏｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５４ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ.ＢｅｒｌｉｎꎬＧｅｒｍａｎｙꎬ２０１６:７５６－７６５.[３１]ＭＩＷＡＭꎬＢＡＮＳＡＬＭ.Ｅｎｄ－ｔｏ－ｅｎｄｒｅｌａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇＬＳＴ￣Ｍｓｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓａｎｄｔｒｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５４ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ.Ｂｅｒ￣ｌｉｎꎬＧｅｒｍａｎｙꎬ２０１６:１１０５－１１１６.[３２]ＫＡＴＩＹＡＲＡꎬＣＡＲＤＩＥＣ.Ｇｏｉｎｇｏｕｔｏｎａｌｉｍｂ:ＪｏｉｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆＥｎｔｉｔｙＭｅｎｔｉｏｎｓａｎｄＲｅｌａｔｉｏｎｓｗｉｔｈｏｕｔＤｅｐｅｎｄｅｎｃｙＴｒｅｅｓ[Ｃ]//Ｐｒｏ￣ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５５ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａ￣ｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ.ＶａｎｃｏｕｖｅｒꎬＣａｎａｄａꎬ２０１７:９１７－９２８. [３３]ＤＥＶＬＩＮＪꎬＣＨＡＮＧＭＷꎬＬＥＫＫꎬｅｔａｌ.ＢＥＲＴ:Ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｉｎｇｏｆＤｅｅｐＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓｆｏｒＬａｎｇｕａｇｅＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０１９ＣｏｎｆｅｎｃｅｏｆｔｈｅＮｏｒｔｈＡｍｅｒｉｃａｎＣｈａｐｔｅｒｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ:ＨｕｍａｎＬｎｇｕａｇｅＴｅｃｈ￣ｎｏｌｏｇｉｅｓ.２０１９:４１７１－４１８６.[３４]ＨＥＮＤＲＩＣＫＸＩꎬＫＩＭＳＭＮꎬＫＯＺＡＲＥＶＡＺꎬｅｔａｌ.Ｓｅｍｅｖａｌ２０１０ｔａｓｋ８:Ｍｕｌｔｉ－ｗａｙｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｐａｉｒｓｏｆｎｏｍｉｎａｌｓ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＳｅｍａｎｔｉｃＥｖａｌｕａ￣ｔｉｏｎｓ:ＲｅｃｅｎｔＡｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓａｎｄＦｕｔｕｒｅＤｉｒｅｃｔｉｏｎｓ.ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓꎬ２００９:９４－９９.(责任编辑:张阳ꎬ付强ꎬ李建忠ꎬ和力新ꎬ罗敏ꎻ英文编辑:周序林)９３６。

科技文献的信息抽取技术研究随着信息技术的发展和全球化，科技文献的规模和蕴含的信息量越来越大，如何从大量的文本材料中获取有用的信息，是一个亟待解决的问题。

而信息抽取技术作为一种能够实现自然语言处理和数据库技术的结合，已经成为了科技文献领域的一个重要工具。

一、信息抽取技术的定义信息抽取技术，即从大量非结构化或半结构化文本中自动提取特定类型的信息（例如人名、地名、机构名、事件等），并将其转化为结构化的数据，为信息管理和处理提供便利。

信息抽取技术的主要步骤包括文本预处理、实体识别、关系提取、模式匹配等。

二、传统的信息抽取技术传统的信息抽取技术主要基于规则或统计模型进行，其中规则模型基于专业知识和语法规则，利用规则表达要提取的信息，并提取与之匹配的文本段落。

而统计模型则依赖于自动学习和模型调整，其主要算法包括最大熵、支持向量机、条件随机场等。

这些模型虽然在一定程度上能够提取出文本中的信息，但也存在一些缺陷，如规则模型依赖于专业知识和规则库，难以适应数据的变化，而统计模型的泛化能力较弱，对于文本中的复杂语义无法有效识别。

三、基于深度学习的信息抽取技术近年来，深度学习技术的飞速发展为信息抽取技术的研究和应用带来了新的机遇。

基于深度学习的信息抽取技术主要包括卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等。

其中，卷积神经网络能够通过卷积操作提取文本中的局部特征，循环神经网络则能够捕获文本中的序列信息，而注意力机制则能够集中学习文本中的重点信息。

这些技术的组合使得信息抽取技术能够更加准确地提取文本中的信息。

四、信息抽取技术在科技文献中的应用信息抽取技术在科技文献中的应用涉及到信息检索、知识图谱构建、科技竞争情报分析等领域。

其中，信息检索应用最为广泛，可以帮助用户快速检索出与其研究领域相关的文献，并提供关键信息的提取和整合。

知识图谱构建则能够通过自动化抽取文本中的实体和关系，构建一种语义化的知识表示体系，为领域内的专家和研究人员提供便利。

基于语义分析的信息抽取技术研究信息抽取技术是一种非常重要的自然语言处理技术，在文本处理、智能问答、搜索引擎等领域得到广泛应用。

随着深度学习技术的不断发展，基于语义分析的信息抽取技术也越来越受到重视。

本文将介绍基于语义分析的信息抽取技术的研究现状、主要应用以及未来发展方向。

一、基于语义分析的信息抽取技术的研究现状基于语义分析的信息抽取技术主要是利用大规模语料库和语法分析等技术来解决传统基于规则的信息抽取技术面临的问题。

当前，该技术已经在多个领域取得了显著的成果。

下面我们将分别从实体识别和关系抽取两个方面介绍相关的研究现状。

1.实体识别实体识别技术是信息抽取的基础，在智能问答、机器翻译和知识图谱等领域也有重要应用。

相比基于规则的实体识别技术，基于语义分析的实体识别技术更具有自适应性和可扩展性。

实体识别技术主要是利用文本中出现的一些特定的词汇和语言规则等，将文本中的词汇还原并标注出其对应的实体类型。

基于语义分析的实体识别技术则通过对文本的深入理解，挖掘实体之间的语义关系，从而得到更加准确的实体识别结果。

2.关系抽取关系抽取技术则是在实体识别的基础上，进一步抽取实体之间的关系。

在知识图谱、自然语言问答等领域，关系抽取技术也被广泛使用。

与实体识别技术类似，基于语义分析的关系抽取技术也主要是利用深度学习技术，对语义信息进行建模，更加精准地抽取实体之间的关系。

二、基于语义分析的信息抽取技术的主要应用基于语义分析的信息抽取技术已经在多个领域得到应用。

1.智能问答智能问答系统在信息抽取技术的支持下，能够自动理解用户提问，并从文本中提取相关信息，为用户提供满意的答案。

尤其是在手机语音助手和智能音箱等场景下，智能问答系统有着巨大的应用前景。

2.搜索引擎搜索引擎是信息抽取技术的另外一个典型应用场景。

基于语义分析的信息抽取技术可以识别文本中的关键词及其关系，从而更加精确地匹配用户的搜索意图。

举例来说，在搜索房屋时，搜索引擎可以识别地点、价格等关键词，为用户提供更合适的选择。

信息抽取研究综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，信息抽取技术已经成为自然语言处理领域中的一个研究热点。

本文旨在对信息抽取技术进行全面的研究综述，包括其定义、发展历程、主要方法、应用领域以及当前面临的挑战和未来发展趋势。

信息抽取是指从非结构化或半结构化的文本数据中提取出结构化信息的过程，它是自然语言处理的一个重要分支。

通过信息抽取技术，我们可以将大量的文本数据转化为结构化的信息，从而方便人们进行检索、分析和利用。

本文将首先介绍信息抽取的定义和基本任务，然后回顾其发展历程，分析不同阶段的研究特点和主要成果。

接着，我们将详细介绍信息抽取的主要方法，包括规则方法、统计方法、深度学习方法等，并比较它们的优缺点和适用场景。

我们还将探讨信息抽取在各个领域的应用，如智能问答、信息检索、机器翻译等，并分析其在实际应用中的效果。

本文将总结当前信息抽取技术面临的挑战，如数据稀疏性、领域适应性等问题，并展望未来的发展趋势，如多模态信息抽取、知识图谱构建等。

通过本文的综述，读者可以对信息抽取技术有一个全面而深入的了解，为相关研究和应用提供有益的参考。

二、信息抽取技术概述信息抽取（Information Extraction，简称IE）是从自然语言文本中抽取结构化信息的技术，旨在将非结构化的文本数据转化为结构化或半结构化的形式，以便于信息的存储、管理和利用。

作为自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，信息抽取技术近年来得到了广泛的关注和研究。

信息抽取的核心任务包括命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）、关系抽取（Relation Extraction，RE）和事件抽取（Event Extraction，EE）等。

命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等；关系抽取则是识别实体间的关系，如“张三是李四的老师”中的师生关系；事件抽取则是从文本中识别出事件及其相关元素，如事件的类型、时间、地点、参与者等。

信息抽取研究综述信息抽取（Information Extraction，IE）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，旨在从大量的非结构化文本中提取出有用的信息，并将其转化为结构化的格式，以支持后续的文本处理和知识图谱构建等任务。

本文将综述信息抽取技术的发展历程、相关方法、应用场景以及面临的挑战。

一、发展历程信息抽取技术最早可以追溯到20世纪70年代，当时主要是基于规则和模板的方法，通过手动编写规则或模板来提取文本中的特定信息。

随着互联网和大数据的快速发展，手工编写规则和模板的方法已经无法满足大规模文本处理的需求，因此，研究人员开始尝试使用机器学习方法来自动地学习规则和模板。

二、相关方法1、基于规则的方法基于规则的方法是指通过手动编写规则或模板来提取文本中的特定信息。

这些规则和模板通常由专业领域知识和语言学知识组成，通过匹配和识别文本中的模式来提取信息。

但是，由于领域知识的复杂性和语言的多样性，手动编写规则和模板的工作量巨大，且难以覆盖所有的情况。

2、基于统计的方法基于统计的方法是指通过机器学习算法训练模型来自动地学习规则和模板。

这些算法通常会使用大量的有标签数据来训练模型，通过优化损失函数来最小化错误率。

常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络等。

3、基于深度学习的方法基于深度学习的方法是指使用深度神经网络模型进行训练和预测。

这些模型通常由多个隐藏层组成，能够自动地学习文本特征表示和信息抽取规则，具有强大的泛化能力。

常用的深度神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和变分自编码器（VAE）等。

三、应用场景信息抽取技术被广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、法律、新闻、社交媒体等。

在金融领域，信息抽取技术可以用于智能投资，从大量的财经新闻中提取有用的信息，帮助投资者做出更明智的投资决策。

在医疗领域，信息抽取技术可以用于医学文献挖掘和病例分析，从大量的医学论文和病例报告中提取有用的信息，帮助医生更好地诊断和治疗疾病。

信息抽取技术信息抽取技术信息抽取技术是一种自动从结构化和非结构化文本数据中提取相关信息的方法。

这种技术可以帮助人们从大量文本数据中快速准确地获取所需的信息，提高信息处理效率。

本文将介绍信息抽取技术的基本原理、主要方法和应用领域。

第一章：引言1.1 研究背景1.2 研究目的1.3 研究意义第二章：信息抽取技术概述2.1 信息抽取技术定义2.2 信息抽取技术的发展历程2.3 信息抽取技术的基本原理第三章：信息抽取技术方法3.1 基于规则的方法3.1.1 规则定义3.1.2 规则匹配3.1.3 规则执行3.2 基于统计的方法3.2.1 统计模型3.2.2 特征选择3.2.3 学习算法3.3 基于机器学习的方法3.3.1 监督学习3.3.2 无监督学习3.3.3 半监督学习3.4 基于深度学习的方法3.4.1 深度神经网络3.4.2 RNN和LSTM3.4.3 N和Attention机制第四章：信息抽取技术应用领域4.1 网络舆情分析4.2 金融信息抽取4.3 医疗文本挖掘4.4 法律信息抽取4.5 社交媒体数据分析第五章：信息抽取技术挑战和未来发展方向5.1 数据质量与可靠性5.2 多语言信息抽取5.3 隐私保护与信息安全5.4 增量式信息抽取附件：本文档涉及的附件为1）信息抽取技术实验数据集 2）信息抽取技术算法源代码法律名词及注释：2）结构化文本数据：指按照一定的格式和模式组织的文本数据，如数据库中的表格数据。

3）非结构化文本数据：指没有明确的格式和结构化方式的文本数据，如新闻文章、社交媒体数据等。

基于迁移学习的中文信息抽取技术研究随着互联网和大数据的不断发展，信息爆炸式增长已成为当今社会的一大特点。

面对庞杂的数据，如何高效地抽取所需信息成为了一个亟待解决的问题。

而在中文自然语言处理领域，中文信息抽取技术的研究也备受关注。

本文将探讨基于迁移学习的中文信息抽取技术的研究现状及未来发展方向。

一、中文信息抽取技术的研究现状1. 传统方法传统的中文信息抽取技术主要依靠规则和模板，先手动构建规则和模板库，再根据特定任务选择相应的规则和模板进行匹配，提取相应信息。

但是这种方法需要耗费大量人力和时间，且对于领域和任务的适应性较差，因此效果不稳定。

2. 机器学习方法与传统方法相比，机器学习方法在中文信息抽取领域取得了巨大的进展。

机器学习方法具有自适应性，能够通过大量数据学习规律，有效提高抽取准确度。

常见的机器学习方法包括最大熵模型、条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）等。

但是，机器学习方法也存在一些缺点。

大量的数据训练需要较长时间，且模型过于复杂容易过拟合，导致抽取效果不稳定。

此外，对于一些缺乏标注数据的领域，机器学习方法的应用受到限制。

3. 迁移学习方法随着迁移学习在机器学习领域的广泛应用，基于迁移学习的中文信息抽取技术也成为了研究热点。

迁移学习技术能够将已学知识迁移到新任务中，有效避免针对新任务重新训练模型的开销，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

基于迁移学习的中文信息抽取技术主要分为三类：基于领域适应的方法、基于跨任务的方法和基于多任务联合学习的方法。

其中，基于领域适应的方法主要是通过语言模型预训练的方式，将源领域的知识迁移到目标领域中。

基于跨任务的方法则是将源任务的知识通过训练新任务的方式进行迁移。

基于多任务联合学习的方法则是将多个任务的知识进行联合训练，同时学习多个任务的共性和差异性。

二、未来发展方向1. 结合深度学习深度学习作为当前最为热门的机器学习技术，其在语义理解、特征提取等方面具有独特优势。

自然语言处理中的信息抽取与分类研究自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，而其中的信息抽取和分类技术则是其中的重要组成部分。

信息抽取是指从文本数据中提取结构化信息的过程，例如从新闻文章中提取出各种事件或者商品名称等；而分类则是将文本数据分成不同的预定义类别，例如将新闻分类为体育、政治、娱乐等。

信息抽取和分类技术的应用十分广泛，例如在搜索引擎、商品推荐系统、舆情分析等方面都有着重要的作用。

下面将分别介绍信息抽取和分类在自然语言处理中的研究现状。

一、信息抽取信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中自动提取出人们关心的事实或结构化信息的过程。

例如，从新闻文章中自动提取出主题、人物、组织、地点、时间、关系等信息。

信息抽取技术可以分为三个主要步骤：命名实体识别、关系识别和事件抽取。

命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是指识别出文本中表示具体实体的词语或短语，包括人名、组织、地点等。

目前，基于深度学习的NER方法已经成为信息抽取领域的主流方法。

例如，通过使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)组合的方法，可以有效地识别出实体。

关系识别(Relation Extraction, RE)是指根据识别到的实体之间的文本关系，抽取具体的关系信息。

针对关系识别的方法主要包括基于规则和基于机器学习两种。

基于规则的方法需要预定义一大批模板规则，并手动编写正则表达式进行匹配，缺点是效率较低且难以泛化；而基于机器学习的方法则需要标注大量的样本数据进行训练，并可以利用深度学习技术进一步提高准确率。

事件抽取(Event Extraction, EE)是指从文本中识别出一些特定类型的事件，例如自然灾害、政治事件等。