論文の概要: A Comprehensive Survey of Document-level Relation Extraction (2016-2023)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16396v3
- Date: Thu, 12 Oct 2023 13:39:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 14:54:03.052192
- Title: A Comprehensive Survey of Document-level Relation Extraction (2016-2023)
- Title(参考訳): 文書レベルの関係抽出に関する総合調査(2016-2023)
- Authors: Julien Delaunay, Hanh Thi Hong Tran, Carlos-Emiliano
Gonz\'alez-Gallardo, Georgeta Bordea, Nicolas Sidere, Antoine Doucet
- Abstract要約: 文書レベルの関係抽出(DocRE)は自然言語処理(NLP)研究の活発な領域である
本稿では,この分野における最近の進歩を包括的に概観し,文レベルの関係抽出と比較して,その適用方法の相違点を明らかにすることを目的とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0204640945657326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Document-level relation extraction (DocRE) is an active area of research in
natural language processing (NLP) concerned with identifying and extracting
relationships between entities beyond sentence boundaries. Compared to the more
traditional sentence-level relation extraction, DocRE provides a broader
context for analysis and is more challenging because it involves identifying
relationships that may span multiple sentences or paragraphs. This task has
gained increased interest as a viable solution to build and populate knowledge
bases automatically from unstructured large-scale documents (e.g., scientific
papers, legal contracts, or news articles), in order to have a better
understanding of relationships between entities. This paper aims to provide a
comprehensive overview of recent advances in this field, highlighting its
different applications in comparison to sentence-level relation extraction.
- Abstract(参考訳): 文書レベル関係抽出 (docre) は自然言語処理 (nlp) における活発な研究分野であり、文の境界を越えたエンティティ間の関係を同定し抽出する。
従来の文レベルの関係抽出と比較して、DocREは分析のためのより広い文脈を提供しており、複数の文や段落にまたがる関係を識別するので、より難しい。
この課題は、エンティティ間の関係をよりよく理解するために、非構造化の大規模文書(科学論文、法律契約、ニュース記事など)から知識ベースを自動で構築し、蓄積するための実行可能なソリューションとして、関心が高まっている。
本稿では,この分野の最近の進歩を包括的に概観し,文レベルの関係抽出に比較して,その応用を強調する。
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