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來源：專知

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因果關(guān)系抽取是自然語言處理（NLP）中的一種關(guān)系抽取任務(wù)，它通過構(gòu)造事件圖來挖掘文本中具有因果關(guān)系的事件對，已經(jīng)在金融、安全、生物等領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。

因果關(guān)系抽取是自然語言處理（NLP）中的一種關(guān)系抽取任務(wù)，它通過構(gòu)造事件圖來挖掘文本中具有因果關(guān)系的事件對，已經(jīng)在金融、安全、生物等領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。首先，介紹了事件抽取和因果關(guān)系等概念，并介紹了因果關(guān)系抽取主流方法的演變和常用數(shù)據(jù)集；然后，列舉了當(dāng)前主流的因果關(guān)系抽取模型，并且在分別對基于流水線的模型和聯(lián)合抽取模型進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，對比了各種方法和模型的優(yōu)缺點(diǎn)；此外，對各模型的實(shí)驗(yàn)性能及相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸納分析；最后，給出了當(dāng)前的因果關(guān)系抽取的研究難點(diǎn)和未來的重點(diǎn)研究方向。

鏈接：

http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract24491.shtml

人們的社會活動以事件為驅(qū)動，事件是社會活動的載體。在自然語言處理中，事件作為一種信息表示形式顯得十分重要，受到越來越多的重視。事件中包含了大量的內(nèi)部組成結(jié) 構(gòu)（如參與者、時間、地點(diǎn)等）和外部關(guān)聯(lián)（如因果、共指、時序等語義關(guān)系）。對包含大量事件的文本進(jìn)行因果關(guān)系的抽取可以實(shí)現(xiàn)對文本的更加深層次的理解。在航空安全［1］、醫(yī)學(xué)［2］等眾多領(lǐng)域中，因果關(guān)系抽取也發(fā)揮著重要的作用。圖靈獎獲得者 Bengio 表示將因果關(guān)系集成到人工智能（Artificial Intelligence，AI）中是一件大事，了解因果關(guān)系可以使得現(xiàn)有的人工智能更加智能高效。Pearl等［3］講到如果沒有因果推理的能力，人工智能將從根本上受到限制。

因果關(guān)系一般可以組織為事理圖譜。事理圖譜是表示事件之間的順承、因果關(guān)系的有向圖［4］。圖中每個節(jié)點(diǎn)表示事件，而邊用來表示事件之間的因果關(guān)系。事理圖譜找出了事件的演化邏輯，從而形成大型的常識事理知識庫用來直接刻畫人類行為活動。很多的學(xué)者在因果關(guān)系抽取上得到了理想的結(jié)果［5-7］。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域如今最熱門的研究方向之一，它能夠模仿人類大腦的活動，使得模式識別很難解決的問題得到了合理的解決，使得自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。近年來基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的因果關(guān)系抽取方法比較多，主要分為兩大類：一類是基于流水線方式；另一類是基于聯(lián)合抽取的方式。前者將抽取任務(wù)看作是實(shí)體識別和關(guān)系分類兩個子任務(wù)，后者則是利用聯(lián)合模型將因果關(guān)系三元組直接抽取出來。兩者各有利弊，但是目前還缺乏對整個領(lǐng)域開展深入的梳理和總結(jié)。本文對現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的因果關(guān)系抽取方法進(jìn)行了總結(jié)：首先，分別對因果關(guān)系抽取的基本概念和方法演變進(jìn)行了簡要介紹，并對常用數(shù)據(jù)集進(jìn)行了介紹；接著，對現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的兩種主要框架分別進(jìn)行了詳細(xì)介紹；最后，提出了未來的研究方向。

編輯：文婧

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基于深度學(xué)習(xí)的事件因果關(guān)系抽取綜述