计算机应用

作者：王朱君, 王石, 李雪晴, 朱俊武

单位：1. 扬州大学 信息工程学院, 江苏 扬州 225000;2. 中国科学院 计算技术研究所, 北京 100190

关键词：因果关系,自然语言处理,关系抽取,事件对,深度学习

基金：国家自然科学基金资助项目（61872313）；国家重点研发计划重点专项（2017YFB1002300，2018YFC1700302）。

因果关系抽取是自然语言处理（NLP）中的一种关系抽取任务，它通过构造事件图来挖掘文本中具有因果关系的事件对，已经在金融、安全、生物等领域的应用中发挥重要作用。首先，介绍了事件抽取和因果关系等概念，并介绍了因果关系抽取主流方法的演变和常用数据集；然后，列举了当前主流的因果关系抽取模型，并且在分别对基于流水线的模型和联合抽取模型进行详细分析的基础上，对比了各种方法和模型的优缺点；此外，对各模型的实验性能及相关实验数据进行了归纳分析；最后，给出了当前的因果关系抽取的研究难点和未来的重点研究方向。

来源：2021年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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