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@ -99,7 +99,7 @@ Closed-domain事件抽取使用预定义的事件模式从文本中发现和提
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<a href="https://arxiv.org/abs/2107.02126">Deep Learning Schema-based Event Extraction: Literature Review and Current Trends, 2019</a> by <i>Qian Li, Hao Peng, Jianxin Li, Yiming Hei, Rui Sun, Jiawei Sheng, Shu Guo, Lihong Wang, Philip S. Yu
<a href="https://arxiv.org/abs/2107.02126">Deep Learning Schema-based Event Extraction: Literature Review and Current Trends, 2021</a> by <i>Qian Li, Hao Peng, Jianxin Li, Yiming Hei, Rui Sun, Jiawei Sheng, Shu Guo, Lihong Wang, Philip S. Yu
</a></summary><blockquote><p align="justify">
基于模式的事件提取是及时理解事件本质内容的关键技术。随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的事件提取技术成为研究热点。文献中提出了大量的方法、数据集和评价指标,因此需要进行全面和更新的调查。本文通过回顾最新的方法填补了这一空白,重点关注基于深度学习的模型。我们总结了基于模式的事件提取的任务定义、范式和模型,然后详细讨论每一个。我们引入了支持预测和评估指标测试的基准数据集。本调查还提供了不同技术之间的综合比较。最后,总结了今后的研究方向。
</p></blockquote></details>