开放关系抽取10篇入门必读论文

关系抽取就是从非结构化文本中抽取结构化的三元组信息。传统的限定域关系抽取需要人工标注一定量的领域特定关系和实体作为训练集，切换到新的领域时需要重新标注。开放关系抽取则是，一类可以在不同源语料上抽取非限定关系的算法或模型。

小编整理了“开放关系抽取”领域的10篇重要论文及部分代码，大家慢慢看哦！

论文推荐

• Multi2OIE: Multilingual Open Information Extraction based on Multi-Head Attention with BERT   

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/5ff8839291e011c832673a6b?f=wx

代码：https://github.com/youngbin-ro/Multi2OIE

推荐理由：基于Bert和多头注意力机制的两阶段抽取，利用谓语掩码抽取主宾。

• IMoJIE: Iterative Memory-Based Joint Open Information Extraction   

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/5ec3ae5291e0112b16089e75?f=wx

代码：https://github.com/dair-iitd/imojiemd

推荐理由：基于CopyAttention和Bert的生成式模型，迭代抽取多个关系。

• OpenIE6: Iterative Grid Labeling and Coordination Analysis for Open Information Extraction

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/5f7ee03291e011a5faf0fea7?f=wx

代码：https://github.com/dair-iitd/openie6

推荐理由：将关系抽取任务转化为二维网络标记任务。

• Neural Open Information Extraction

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/5b3d98cc17c44a510f801954?f=wx

推荐理由：将三元组抽取任务转化为Seq2Seq生成任务并引入Encoder-Decoder框架。

• Supervised Open Information Extraction

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/5b1642a68fbcbf6e5a9b7e44?f=wx

推荐理由：将三元组抽取任务转化为序列标注任务并引入BiLSTM模型。

• Open Information Extraction Systems and Downstream Applications

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/57d063c7ac44367354290779?f=wx

推荐理由：基于语义角色标注和名词性关系的开放抽取算法。

• Leveraging Linguistic Structure For Open Domain Information Extraction

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/573696d96e3b12023e5d90f4?f=wx

推荐理由：学习句子分割分类器做句子分解。

• ClausIE: clause-based open information extraction

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/53e9a49cb7602d9702dbb032?f=wx

推荐理由：使用语法依存知识分解复杂句子实现信息抽取。

• Identifying relations for open information extraction

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/53e9b829b7602d97043e368a?f=wx

推荐理由：将词法约束和句法约束引入开放关系抽取。

• Open information extraction from the web

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/53e9b4a6b7602d9703fb6c33?f=wx

推荐理由：OpenIE的开山之作，基于分类、抽取、评估三个模块抽取开放关系。

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