論文の概要: Open Information Extraction from 2007 to 2022 -- A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08690v1
- Date: Thu, 18 Aug 2022 08:03:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-19 13:27:43.783203
- Title: Open Information Extraction from 2007 to 2022 -- A Survey
- Title（参考訳）: 2007年から2022年までのオープン情報抽出 -調査-
- Authors: Pai Liu, Wenyang Gao, Wenjie Dong, Songfang Huang, Yue Zhang
- Abstract要約: 本調査では,2007年から2022年までのオープン情報抽出技術について紹介し,新しいモデルに着目した。
近年のOIE技術の発展に対応するため,情報の観点からの新たな分類手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.382430482407393
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Open information extraction is an important NLP task that targets extracting
structured information from unstructured text without limitations on the
relation type or the domain of the text. This survey paper covers open
information extraction technologies from 2007 to 2022 with a focus on new
models not covered by previous surveys. We propose a new categorization method
from the source of information perspective to accommodate the development of
recent OIE technologies. In addition, we summarize three major approaches based
on task settings as well as current popular datasets and model evaluation
metrics. Given the comprehensive review, several future directions are shown
from datasets, source of information, output form, method, and evaluation
metric aspects.
- Abstract（参考訳）: オープン情報抽出は、テキストの関連タイプやドメインに制限なく、構造化されていないテキストから構造化情報を抽出することを目的とした重要なnlpタスクである。
本調査では,2007年から2022年までのオープンな情報抽出技術について紹介し,従来の調査対象外の新モデルに焦点を当てた。
近年のOIE技術の発展に対応するため,情報の観点からの新たな分類手法を提案する。
さらに、タスク設定に基づく3つの主要なアプローチと、現在の一般的なデータセットとモデル評価メトリクスを要約する。
包括的なレビューをすると、データセット、情報ソース、出力フォーム、方法、評価メトリックの側面から、いくつかの将来の方向性が示されます。
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