細(xì)粒度實體分類的研究進(jìn)展

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摘  要：細(xì)粒度實體分類是自然語言處理中一項重要的基礎(chǔ)任務(wù)，實體的類別信息為實體鏈接、關(guān)系抽取、事件抽取等下游任務(wù)提供幫助。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)粒度實體分類研究成為熱點，該文從處理數(shù)據(jù)噪聲、對類別層級建模、少樣本學(xué)習(xí)和其他一些方法進(jìn)行了綜述性介紹，此外介紹了常見的數(shù)據(jù)集和評測方法，并對未來的研究方向進(jìn)行了展望。（剩余6980字）