软件学报

作者：徐庆婷，洪宇，潘雨晨，姚建民，周国栋

单位：徐庆婷，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500611,洪宇，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500602,潘雨晨，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500603,姚建民，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500604,周国栋，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500605

关键词：自然语言处理;属性抽取;深度学习

基金：国家重点研发计划（2020YFB1313601）；国家自然科学基金（62076174，62076175）；江苏省研究生科研与实践创新计划（KYCX21_2955）

属性抽取是一种自动识别和提取属性表述文字的自然语言处理任务.首先重温了属性抽取的基本任务、权威数据资源和通用评测规范，并在此基础上全面回顾了现有前沿技术，包括基于统计策略和特征工程的传统抽取技术以及利用深度学习的神经抽取技术.特别地，以属性表述语言的本质为出发点，结合现有技术暴露出的不足，对该领域的技术难点和推演方向给出了详细解释.

来源：2023年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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