事件抽取研究综述

来源：计算机技术与发展杂志2023年第01期北京时间：

作者：张聪聪;都云程;张仰森;'

单位：1. 北京信息科技大学 计算机学院,北京 100101;2. 北京信息科技大学 智能信息处理研究所,北京 100101

摘要：事件抽取是构建事理图谱的重要环节。 近年来,由于深度学习的不断发展,对事件抽取的研究产生了重要的影响,利用深度学习技术进行事件抽取已然成为当前主流的事件抽取方法。 该文对当前的事件抽取方法进行归纳总结,囊括了融合深度学习方法之后的最新研究成果,以期为该领域的深入研究提供参考。 首先,简要叙述事件抽取的主要任务和效果评测指标。 接着,对现有的两种事件抽取方法,即基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法( 基于浅层机器学习和基于深度学习) ,进行了详细介绍。 最后,总结事件抽取现阶段的挑战以及未来的发展趋势。 研究表明:随着深度学习的蓬勃发展,事件抽取存在的技术难题不断得到解决,将深度学习技术应用到事件抽取任务以提升抽取性能已是大势所趋。

关键词：事件抽取;机器学习;深度学习;模式匹配;事理图谱