論文の概要: A Comprehensive Survey on Relation Extraction: Recent Advances and New Frontiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02051v3
- Date: Mon, 24 Jun 2024 13:26:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 05:08:33.818937
- Title: A Comprehensive Survey on Relation Extraction: Recent Advances and New Frontiers
- Title（参考訳）: 関係抽出に関する総合的調査: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、基礎となるコンテンツ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、現実世界のREシステムの課題に対処するための研究者の協力的な取り組み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）: 76.51245425667845
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Relation extraction (RE) involves identifying the relations between entities from underlying content. RE serves as the foundation for many natural language processing (NLP) and information retrieval applications, such as knowledge graph completion and question answering. In recent years, deep neural networks have dominated the field of RE and made noticeable progress. Subsequently, the large pre-trained language models have taken the state-of-the-art RE to a new level. This survey provides a comprehensive review of existing deep learning techniques for RE. First, we introduce RE resources, including datasets and evaluation metrics. Second, we propose a new taxonomy to categorize existing works from three perspectives, i.e., 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 address the challenges of real-world RE systems.
- Abstract（参考訳）: 関係抽出(RE)は、基礎となるコンテンツからエンティティ間の関係を識別する。
REは多くの自然言語処理(NLP)と知識グラフ補完や質問応答などの情報検索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はREの分野を支配しており、顕著な進歩を遂げている。
その後、大規模な事前訓練された言語モデルは、最先端のREを新しい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、データセットや評価指標を含むREリソースを紹介します。
第2に,既存の著作をテキスト表現,文脈符号化,三重項予測という3つの視点から分類する新たな分類法を提案する。
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なテクニックを要約する。
最後に、この分野における将来的な方向性と展望について概説する。
この調査は、現実世界のREシステムの課題に対処するための研究者の協力的な取り組みを促進することが期待されている。
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