具有视觉化特征的信息抽取方法研究

摘要

信息抽取是一种能够支持精准文本语义理解的自然语言处理任务，它不仅需要识别句子中的各种语义类型，还需要准确定位语义在句子中的空间位置。该任务最大的挑战在于句子具有复杂的语义结构。传统序列标注方法难以解析复杂的语义结构，而现有生成式语言模型通常将每个句子映射到一个高度压缩的抽象语义表示，同样难以区分重叠、嵌套的语义。近年来，具有视觉化特征的信息抽取方法取得了显著进展，在各种信息抽取任务上取得了最好的性能，甚至超出参数上高几个量级的大语言模型。因此，在相关研究的基础上，提出基于视觉化特征的信息抽取框架，分析信息抽取任务的特点，总结现有视觉化特征方法中存在的优势和不足，探讨下一步的研究方向。另外，还通过可视化分析，揭示了文本语义的内在表达机制，为语言模型的神经网络架构设计提供借鉴。

关键词

信息抽取 / 语义模型 / 命名实体识别 / 关系抽取 / 事件抽取