中文期刊关系抽取综述与分析.md

这是2018年CCKS会议上的关系抽取的综述性tutorial，对学习知识图谱意义重大

中文关系抽取

对关系抽取技术研究概况进行总结。在回顾关系抽取发展历史的基础上，将关系抽取研究划分为两个阶段:面向特定领域的关系抽取研究和面向开放互联网文本的关系抽取研究。在分析相关文献的基础上，总结出两个研究阶段的

实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成

本文回顾了现有的RE方法，分析了当前面临的关键挑战，为更强大的RE指明了希望的方向，希望我们的观点能够推动这一领域的发展，激励社会做出更大的努力。

我们研究事实核查问题,它的目的是确定一个给定的主张的真实性。具体来说,我们关注的是事实提取和验证(FEVER)及其伴随数据集的任务。

关系抽取被广泛应用在问答系统、社会网络分析、本体构建等领域。将特征空间归纳为浅层分析和深层分析，进一步划分后者为句法结构和依存结构，总结了对每类特征空间的应用及扩展；分析了典型的计算相似度的核函数，归

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开放式关系抽取作为关系抽取的重要分支,近年来正受到越来越多学者的关注,且逐渐成为关系抽取领域的热门研究方向。以下附上两篇极具价值的review paper,方便相关研究人员下载学习。

基于远监督的中文关系抽取