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面向中文新闻的人物关系抽取技术研究的任务书
任务书
一、背景
人物关系抽取是自然语言处理领域的一项重要研究任务。在社交网络、新闻报道和政府公告等语料库中，人物关系抽取可以用于揭示人物之间的社会关系、组织架构，以及事件发展的过程等信息。在新闻报道中，人物关系抽取可以用于分析新闻事件的影响因素和相关人物之间的关系。
尽管人物关系抽取已经取得了一定的进展，但在中文新闻中仍存在一些研究难点。中文新闻报道通常存在比较丰富的修辞手法，这些手法会对人物之间关系的判定产生影响。例如，新闻报道中可能使用反讽、比喻等手法来描述人物关系，需要进一步的语境分析才能确定关系类型。因此，面向中文新闻的人物关系抽取技术研究仍有提高空间。
二、任务描述
本次任务面向中文新闻报道，要求参加者开发一种人物关系抽取技术，可以自动从新闻报道中抽取出不同人物之间的关系。任务包括以下两个方面的内容：
1.数据预处理
（1）语料收集：从新闻数据集中收集人物关系抽取的语料库。
（2）分词/词性标注/句法依存分析：使用分词/词性标注/句法依存分析工具对语料进行初步处理，以便后续处理。
2.人物关系抽取
（1）命名实体识别：使用命名实体识别技术，从新闻报道中抽取出人物名称。
（2）角色提取：确定每个人物名称在新闻报道中扮演的角色，并进行分类标注。例如，新闻报道中可能出现“涉嫌犯罪”的描述，需要确定涉嫌犯罪的人物在此事件中扮演的角色为“罪犯”。
（3）关系抽取：通过对新闻报道中每个人物名称的角色进行分析，确定不同人物之间的关系类型，并进行分类标注。例如，可以识别出“父子关系”、“老师学生关系”等。
三、数据集
本次任务的数据集来自国内知名的新闻网站，包括新闻报道、评论等数据。数据集包括了多个领域的新闻报道，例如政治、经济、社会、文化、娱乐等。数据集规模不小于5000篇新闻报道。
四、评估标准
本次任务的主要评估指标是准确率和召回率。其中准确率是指正确抽取出来的人物关系占总抽取结果的比例，召回率是指正确抽取出来的人物关系占所有可能抽取的关系的比例。同时，对于准确率和召回率均超过80%的参赛队伍，将通过演示和模型解释的方式进行最终评估。
五、参考文献
1.Zhang,L.,Liu,K.,&Li,T.(2018).Relationextractionwithmulti-prototypeattention-basedneuralnetwork.Neurocomputing,312,191-198.
2.Peng,L.,Zhang,X.J.,Han,J.,&Zhu,X.(2019).Hierarchicalrelationextractionwithcoarse-to-finegrainedattentionnetworks.InformationSciences,502,102-116.
3.Wang,Z.,Liu,J.,Zhang,D.,&Feng,F.(2017).Couplingrelationextractiontoopenrelationclassificationfornovelrelationdiscovery.Knowledge-BasedSystems,126,76-87.
六、结论
本次任务旨在开发一种面向中文新闻报道的人物关系抽取技术，可以自动从新闻报道中抽取出关系类型，并进行分类标注。任务需要参赛队伍对中文新闻报道进行预处理和分析，确定新闻报道中每个人物名称所扮演的角色，以便后续进行关系抽取。通过开展此项研究，可以促进人物关系抽取技术在中文语境中的应用和发展，扩大其应用场景，为新闻报道分析、信息提取等领域提供更加精准、有效的解决方案。