論文の概要: A Comprehensive Survey on Deep Learning for Relation Extraction: Recent Advances and New Frontiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02051v2
• Date: Tue, 6 Jun 2023 12:39:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 12:10:19.948370
• Title: A Comprehensive Survey on Deep Learning for Relation Extraction: Recent Advances and New Frontiers
• Title（参考訳）: 関係抽出のための深層学習に関する包括的調査:最近の進歩と新たなフロンティア
• Authors: Xiaoyan Zhao, Yang Deng, Min Yang, Lingzhi Wang, Rui Zhang, Hong Cheng, Wai Lam, Ying Shen, Ruifeng Xu
• Abstract要約: 関係抽出(RE)は、非構造化テキストからエンティティ間の関係を識別する。 ディープニューラルネットワークはREの分野を支配しており、顕著な進歩を遂げている。 この調査は、リアルタイムREシステムの課題に取り組む研究者の協力活動を促進することが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.30476057955852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relation extraction (RE) involves identifying the relations between entities from unstructured texts. RE serves as the foundation for many natural language processing (NLP) applications, such as knowledge graph completion, question answering, and information retrieval. In recent years, deep neural networks have dominated the field of RE and made noticeable progress. Subsequently, the large pre-trained language models (PLMs) have taken the state-of-the-art of RE to a new level. This survey provides a comprehensive review of existing deep learning techniques for RE. First, we introduce RE resources, including RE datasets and evaluation metrics. Second, we propose a new taxonomy to categorize existing works from three perspectives (text representation, context encoding, and triplet prediction). Third, we discuss several important challenges faced by RE and summarize potential techniques to tackle these challenges. Finally, we outline some promising future directions and prospects in this field. This survey is expected to facilitate researchers' collaborative efforts to tackle the challenges of real-life RE systems.
• Abstract（参考訳）: 関係抽出(RE)は、非構造化テキストからエンティティ間の関係を識別する。 REは知識グラフ補完、質問応答、情報検索など、多くの自然言語処理(NLP)アプリケーションの基礎として機能する。 近年、深層ニューラルネットワークがREの分野を支配し、顕著な進歩を遂げている。 その後、大規模な事前訓練言語モデル(PLM)がREの最先端を新たなレベルに引き上げた。 この調査は、REのための既存のディープラーニング技術に関する包括的なレビューを提供する。 まず,再データセットと評価指標を含む再資源を紹介する。 次に,既存の作品をテキスト表現,コンテキストエンコーディング,トリプレット予測という3つの視点から分類する新しい分類法を提案する。 第3に、REが直面しているいくつかの重要な課題について議論し、これらの課題に取り組むための潜在的テクニックを要約する。 最後に,この分野の今後の方向性と展望について概説する。 この調査は、リアルタイムREシステムの課題に取り組む研究者の協力活動を促進することが期待されている。

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