yinizhilian-nlp-materials-share-30076-1755347819241.zip

>各位NLPer，因实验室要求，马上要入NLP的深坑，所以现在开始看NLP相关的内容，一边查资料一边整理并与大家分享，希望也能帮到你。如果您觉得有用，给个Star吧。<br> >知乎地址：[**ShuYini**](https://www.zhihu.com/people/wangjini521/activities)<br> >微信公众号: [**AINLPer**](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzOTgwNDMzOQ==&mid=2247493926&idx=1&sn=7c3af9a58296f10173b3eba3bec15137&chksm=fac07efacdb7f7ec6f879dad43d5c3dd9af8950ba65faa3cea3f8cbef8208adae2449ec29327&token=890750657&lang=zh_CN#rd)<br> * [一、自然语言生成(NLG)](#自然语言生成) * [二、自然语言信息抽取(IE)](#自然语言信息抽取)<br> &emsp;[1、关系抽取](#1、关系抽取)<br> &emsp;&emsp;[1.1关系抽取分类](#11关系抽取分类) <br> &emsp;&emsp;&emsp;[1.1.1关系抽取方法分类](#111关系抽取方法分类)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[1.1.2训练数据的标记程度分类 ](#112训练数据的标记程度分类 )<br> &emsp;&emsp;&emsp;[1.1.3是否在同一个模型里开展实体抽取和关系分类](#113是否在同一个模型里开展实体抽取和关系分类)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[1.1.4根据机器学习方法分类](#114根据机器学习方法分类)<br> &emsp;&emsp;[1.2关系抽取深度学习模型](#12关系抽取深度学习模型)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[1.2.1基于递归神经网络的关系抽取](#121基于递归神经网络的关系抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[1.2.2基于循环神经网络的关系抽取](#122基于卷积神经网络的关系抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[1.2.3基于卷积神经网络的关系抽取](#123基于循环神经网络的关系抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[1.2.4基于混合网络模型的关系抽取](#124基于混合网络模型的关系抽取)<br> &emsp;&emsp;[1.3关系抽取常用的数据集](#13关系抽取常用的数据集)<br> &emsp;[2、命名实体抽取](#2、命名实体抽取)<br> &emsp;&emsp;[2.1命名实体识别研究的难点](#21命名实体识别研究的难点)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.1.1领域命名实体识别局限性](#211领域命名实体识别局限性)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.1.2命名实体表述多样性和歧义性](#212命名实体表述多样性和歧义性)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.1.3命名实体的复杂性和开放性](#213命名实体的复杂性和开放性)<br> &emsp;&emsp;[2.2命名实体识别的研究进展](#22命名实体识别的研究进展)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.2.1基于规则和词典的方法](#221基于规则和词典的方法)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.2.2传统机器学习的方法](#222传统机器学习的方法)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.2.3基于深度学习的方法](#223基于深度学习的方法)<br> &emsp;&emsp;[2.3命名实体识别研究热点](#23命名实体识别研究热点)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.3.1匮乏资源下的命名实体识别](#231匮乏资源下的命名实体识别)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.3.2细粒度命名实体识别](#232细粒度命名实体识别)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.3.3嵌套命名实体识别](#233嵌套命名实体识别)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.3.4命名实体链接](#234命名实体链接)<br> &emsp;&emsp;[2.4命名实体识别常用的数据集及评价指标](#24命名实体识别常用的数据集及评价指标)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.4.1常用的数据集](#241常用的数据集)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.4.2常见标注方法](#242常见标注方法)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[2.4.3评价指标](#243评价指标)<br> &emsp;[3、事件抽取](#3事件抽取)<br> &emsp;&emsp;[3.1事件抽取介绍](#31事件抽取介绍)<br> &emsp;&emsp;[3.2事件抽取分类](#32事件抽取分类)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[3.2.1元事件抽取](#321元事件抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;[3.2.1.1基于模式匹配的元事件抽取](#3211基于模式匹配的元事件抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;[3.2.1.2基于机器学习的元事件抽取](#3212基于机器学习的元事件抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;[3.2.1.3基于神经网络的元事件抽取](#3213基于神经网络的元事件抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;[3.2.2主题事件抽取](#322主题事件抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;[3.2.2.1基于事件框架的主题事件抽取](#3221基于事件框架的主题事件抽取)<br> &emsp;&emsp;&emsp;&emsp;[3.2.2.2基于本体的主题事件抽取](#3222基于本体的主题事件抽取)<br> &emsp;&emsp;[3.3事件抽取评价方法](#33事件抽取评价方法)<br> >另外也欢迎大家进入AINLPer星球，每天推送最新、最优质论文，紧跟AIGC大模型前沿进展；另外星球也特设大模型Agent、大模型推理、RAG系统搭建、热门综述、大模型实操、数据集、测试基准、行业发展状况、大厂工作内推等专栏。</br> >感兴趣的小伙伴，赶快扫描下方⬇二维码，新用户加入更有大额优惠券🔖，每年仅需1杯咖啡☕钱！</br> > ><img src="https://gitee.com/ainlper/typorapicgo/raw/master/img/image-20250303223035800.png" alt="image-20250303223035800" style="zoom: 50%;" /> > >​ 💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎</br> # 自然语言生成 #### **什么是自然语言生成(NLG)?**<br> &ensp;&ensp;&ensp;&ensp;自然语言生成(NLG)是一种语言技术，其主要目的是构建能够“写”的软件系统的技术，即能够用汉语、英语等其他人类语言生成解释、摘要、叙述等。具体来说就是计算机的“编写语言”，它将结构化数据转换为文本，以人类语言表达。即能够根据一些关键信息及其在机器内部的表达形式，经过一个规划过程，来自动生成一段高质量的自然语言文本。NLG用于Email、手机短信，它可以为您自动创建答复；NLG用于图标说明时，可以根据公司数据自动生成图标说明。前段时间在一个有趣的用例中，美联社利用自然语言生成成功的从公司收益报表中生成了报告。这意味着他们不再需要人类消耗他们的时间和精力去解决这些问题。更重要的是，NLG一旦被完美设置就会自动生成数以千计的报告。<br> #### **学术研究介绍**<br> &ensp;&ensp;&ensp;&ensp;NLG学术界每年都会召开会议，公布NLG的最新发现。这些会议是由[ACL SIGGEN](https://aclweb.org/aclwiki/SIGGEN)组织的，你可以查看其web页面以获取关于即将举行的活动的信息。在这些活动中提交的论文可以通过[ACL Anthology](https://www.aclweb.org/anthology/)在线获得。NLG的商业兴趣日益增长，其中大部分集中在数据到文本，即结合NLG和数据分析的系统，以产生摘要，解释等结构化数据.<br> &ensp;&ensp;&ensp;&ensp; **[「自然语言处理（NLP）」你必须要知道的八个国际顶级会议！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzOTgwNDMzOQ==&mid=2247484203&idx=1&sn=3a7d89ff46816177c54cc5313ac95d91&chksm=fac394f7cdb41de1b0e371a2c6eb53a57262f5c2dfdafd42d6997c7c2afdfbd816343a7a5fd2&mpshare=1&scene=23&srcid=&sharer_sharetime=1577695086044&sharer_shareid=eacf0e57018e0f1e44bbc3e3d22d8fd2#rd)** 国际学术会议是一种学术影响度较高的会议，它具有国际性、权威性、高知识性、高互动性等特点，其参会者一般为科学家、学者、教师等。具有高学历的研究人员把它作为一种科研学术的交流方式，够为科研成果的发表和对科研学术论文的研讨提供一种途径 ；同时也能促进科研学术理论水平的提高。针对自然语言处理方向比较重要的几个会议有：ACL、EMNLP、NACAL、CoNLL、COLING、ICLR、AAAI、NLPCC等。ACL、EMNLP、NAACL 和 COLING 可以说是 NLP 领域的四大顶会。其中 ACL、EMNLP、NAACL都是一家（均由 ACL）举办。ACL 、AAAI是 CCF 推荐A类国际学术会议，EMNLP 和 COLING 是B类，NAACL 、CoNLL、NLPCC则�