【IE】信息抽取任务简述
1 信息抽取任务
信息抽取（Information extraction，IE）任务指从非结构化或半结构化的文本中抽取出结构化信息。根据被抽取的对象，信息抽取可以分为以下4个任务：
（1） 实体抽取（Entity）
（2） 关系抽取（Relation）
（3） 事件抽取（Event）
（4） 情感抽取（Sentiment）
IE任务的应用背景：
（1） 互联网的蓬勃发展，捕获互联网上的舆情信息成为了需求
（2） 数据挖掘兴起后，产生了和语言文字相关的数据挖掘任务
1.1 实体抽取任务
定义：从预定语义类型（如人名、地点、组织等）的文本中识别特定类型指定物的任务。
任务：
（1） 指代消解任务（Anaphora resolution），关注句子中的指代关系。
- 找出指代关系
- 补充代词
（2） 共指消解（Co-references），关注一段文本中不同的命名实体，和所有的代表这些实体的词语。
（3） 与知识图谱相关的任务：实体链接，实体规范化。
1.2 关系抽取任务
定义：识别句子中命名实体间的特定关系。
任务：构建知识图谱
1.3 事件抽取任务
定义：事件有不同类型，从文本中抽取事件需要关注不同的触发词（trigger word）。一个事件，除了触发词，还有相应的事件论元，如在“访问”事件中，有访问者、被访问者等属性。
任务：
（1） 事实性检测：判断事件的可信度
（2） 事件时间顺序推断：自动抽取、恢复事件间原有的先后发生顺序
（3） 事件因果检测：从文本中推断事件的因果关系
（4） Script Learning：从大量文本中自从抽取整体的事件框架（script）知识的任务
1.4 情感抽取任务
任务：讽刺检测、情感词典构建、立场检测、情绪检测
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