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面向半结构和无结构文本的实体关系抽取关键技术研究的任务书
任务名称：面向半结构和无结构文本的实体关系抽取关键技术研究
任务背景：
在现实生活中，人们需要在大量文本中快速发现某些事物（实体）之间的联系和关系，并将其转化为结构化信息，以支持各种大数据应用，比如信息检索、自然语言处理、知识图谱构建等。而实体关系抽取技术正是实现这一目标的重要手段之一。
在现有的实体关系抽取研究中，已有许多成果针对结构化文本和半结构化文本（如HTML、XML等）进行了研究和应用。但在无结构文本的抽取问题上，尤其是针对复杂关系的抽取问题，研究仍然有待深入。
本次任务旨在研究面向半结构和无结构文本的实体关系抽取关键技术，提高实体关系的自动化抽取能力，为自然语言处理、知识图谱等领域的应用提供更可靠的支撑。
任务目标：
本次任务对于面向半结构和无结构文本的实体关系抽取技术要求如下：
1.支持跨文本、跨语言的实体关系抽取。实体可能会出现在多个文本中，且不同的文本可能使用不同的语言。因此，必须考虑如何跨文本、跨语言地抽取实体间的关系。
2.支持复杂实体关系抽取。与简单的实体关系不同，复杂的实体关系中可能存在多个实体之间的循环依赖关系、非线性关联关系等。因此，需要探究如何更全面地抽取这些复杂的实体关系。
3.支持无监督和半监督的实体关系抽取。由于训练数据的难以获取，实体关系抽取往往需要使用无监督和半监督的方法进行。因此，需要针对这些方法进行相关研究，提高实体关系的自动化抽取能力。
任务方案：
针对上述目标，本次任务将采取以下方案进行研究：
1.实体识别与链接。在半结构和无结构文本中识别和链接实体，将文本信息转换为结构化信息。
2.实体关系标注与分类。标注实体之间的关系，并将其划分为认知可解释的类别，如具有时间属性的关系、空间关系等。
3.模型训练与预测。利用无监督和半监督的方法，构建实体关系抽取模型，并进行训练和预测。
4.实验与评估。根据公开数据集和评估标准，评估实体关系抽取模型的性能，并探讨不同模型的优缺点。
任务时间：
本次任务的研究时间为一年，具体计划如下：
1.第一阶段（前6个月）：完成实体识别与链接的研究，搭建实体关系标注与分类的框架。
2.第二阶段（中6个月）：完成实体关系抽取模型的构建与训练，开展实验分析工作。
3.第三阶段（后3个月）：进行模型性能评估，并撰写研究论文和技术报告。
任务预算：
本次任务的预算总额为200万元，主要用于研究人员的工资、项目管理费、设备采购和实验用材料等方面。
任务成果：
本次任务的主要成果包括：
1.实现基于半结构和无结构文本的实体关系抽取模型，提升实体关系自动抽取的能力。
2.发表一篇国际顶级期刊论文和两篇国内外国际会议论文，提升任务的学术和技术贡献。
3.开发并发布实体关系抽取工具箱，服务于自然语言处理和知识图谱等领域。
任务团队：
本次任务的研究团队由北京大学、中科院计算所、华为技术有限公司联合组建，研究团队由10名博士及硕士担任主要研究人员，包括自然语言处理、机器学习、数据挖掘等专业背景。其中，北京大学将负责实体关系抽取模型的研究和开发；中科院计算所将负责实验设计、数据采集和模型训练等工作；华为技术有限公司将负责实际应用的测试和评估等。
任务总结：
本次任务旨在提高面向半结构和无结构文本的实体关系抽取关键技术，以实现实体关系的自动化抽取和结构化，为自然语言处理、知识图谱等领域的应用提供更可靠的支撑。通过实验和评估，本次任务将探索无监督和半监督的实体关系抽取方法，提高抽取模型的性能和应用范围。本次任务的成功实施，将在学术界和工业界产生广泛的影响，并为相关领域的发展提供新的思路和方法。