2ヶ月前

ニューラルオープン情報抽出に関する調査:現状と将来の方向性

Shaowen Zhou; Bowen Yu; Aixin Sun; Cheng Long; Jingyang Li; Haiyang Yu; Jian Sun; Yongbin Li
ニューラルオープン情報抽出に関する調査:現状と将来の方向性
要約

オープン情報抽出(Open Information Extraction: OpenIE)は、大規模なコーパスからドメインに依存しない関係事実を発見するための手法であり、自動的な知識ベースの構築、オープンドメインの質問応答、明示的な推論など、多くのオープンワールド自然言語理解シナリオに適しています。深層学習技術の急速な進歩により、多数のニューラルネットワークを用いたOpenIEアーキテクチャが提案され、性能向上が著しく達成されています。本調査では、最先端のニューラルOpenIEモデルについて広範な概要を提供し、その主要な設計決定事項や長所と短所を解説します。次に、現在の解決策の制限点とOpenIE問題自体における未解決課題について議論します。最後に、その範囲と適用性を拡大する可能性のある最近のトレンドを列挙し、将来のOpenIE研究における有望な方向性を提示します。当方の最善の知識に基づき、本論文はこの特定のトピックに関する最初のレビューであると考えられます。

ニューラルオープン情報抽出に関する調査:現状と将来の方向性 | 最新論文 | HyperAI超神経