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作者：张勇;纪伟;
单位：深圳大学电子与信息工程学院;广东省智能信息处理重点实验室;
摘要：随着信息技术的不断演进与自然语言处理技术的深入探索，关系抽取作为链接海量文本数据中实体间隐含联系的关键技术，在智能问答、知识图谱构建、个性化信息服务等领域扮演着至关重要的角色。在大语言模型的浪潮下，关系抽取技术迎来了前所未有的发展机遇，其效能与智能化程度得到了显著提升。本文首先简要介绍了关系抽取发展的背景，接着系统性回顾了关系抽取技术的发展脉络，从早期依赖手工规则与知识库的方法，到传统机器学习的技术变迁，再到基于深度学习的关系抽取模型的发展。此外，本文核心讨论了当今研究前沿，即大语言模型在关系抽取领域的应用。最后，本文不仅反思了当前关系抽取研究面临的挑战，如数据噪声处理能力有限、跨领域泛化能力不足以及重叠关系抽取难题等，还展望了未来可能的研究趋势，包括多模态信息融合、文档级关系抽取以及无监督学习策略的创新，旨在为推动关系抽取技术的持续进步提供参考。
关键词：自然语言处理;;关系抽取;;大语言模型;;多模态;;文档级
基金资助：深圳市科技计划项目（KJZD20230923114405012）
