基于标注的实体和关系的联合抽取研究文献综述

实体识别和关系抽取是信息抽取领域中的两个核心任务，其目标是从非结构化文本中识别出实体并提取实体之间的语义关系。

传统的流水线方法将这两个任务分开处理，导致误差累积，而联合抽取方法则通过同时识别实体和关系来克服这一问题。

近年来，基于标注的联合抽取模型因其高效性和灵活性而备受关注。

本文首先介绍了实体识别、关系抽取以及联合抽取的概念，并回顾了联合抽取的发展历程，将其分为流水线方法、特征工程方法、基于神经网络的联合抽取方法以及基于预训练语言模型的联合抽取方法四个阶段。

然后，本文重点概述了基于标注的实体和关系联合抽取方法，并详细介绍了三种主流的标注方案：基于序列标注的方案、基于指针网络的方案以及基于图结构的方案。

此外，本文还讨论了联合抽取模型常用的数据集、评价指标以及相关的深度学习技术。

最后，本文对基于标注的实体和关系联合抽取研究进行了总结和展望，指出了当前研究存在的问题以及未来的研究方向。

关键词：实体识别；关系抽取；联合抽取；序列标注；指针网络；图结构

1.1实体识别实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是指识别文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、机构名等。

它是信息抽取、问答系统、知识图谱构建等自然语言处理应用的基础。