这篇文章针对开放信息抽取 (OpenIE) 进行了广泛的综述，其中包括最先进的神经网络 OpenIE 模型、它们的设计决策及其优缺点，以及当前解决方案的局限性和 OpenIE 问题本身存在的问题。最后，我们列出了能够扩展其范围和适用性的最新趋势，为 OpenIE 领域的未来研究开辟了有前途的方向。

May, 2022

该论文使用众包方法评估两种最先进的开放信息抽取系统在 10 个不同学科的科学文本上的性能，发现 OIE 系统在科学文本上的表现明显劣于百科全书文本，在提供错误分析并建议减少错误的领域的同时，提出了一个句子和判断的语料库。

Feb, 2018

本文详细介绍了针对开放式信息抽取任务提出的各种方法，包括面临的挑战、方法的发展历程和解决的特定问题，同时评论了常用的评估程序以及展望未来的研究方向。

Jun, 2018

本文概述了两代 Open IE 系统，包括其优点、弱点和应用范围。第二代系统在深度语言学分析下，通过动词短语或从句提取最常见的关系类型，并获得比第一代系统更高的性能。

Jul, 2016

本研究提出了一种 Open IE 推理方法，利用最近提出的支持图优化框架进行 QA，从而使得可以更有效地处理所提出的方法中所述的多种难度级别的复杂问题。同时本方法不依赖于手动策划的知识。

Apr, 2017

通过将 OpenIE 任务形式巧妙地转换为 T5 模型的预训练任务形式，并引入锚点的创新概念，OK-IE 显著减少了对大量训练数据的需求，消除了模型收敛速度慢的问题，实验结果显示，相较于之前的 SOTA 方法，OK-IE 仅需 1/100 的训练数据量（900 个实例）和 1/120 的训练时间（3 分钟）即可达到可比较的结果。

Oct, 2023

本文介绍了针对开放信息抽取系统的基准测试，并进行了四种常见 OIE 系统的性能比较和错误类别影响分析，并提出了下一代 OIE 系统的重要研究方向。

Jul, 2017

本研究提出了一种基于从句分析方法的越南语开放信息提取系统，实验结果表明，该系统的精确度达到了 83.71％。

Jan, 2018

本文提出了一种基于神经网络的 Open IE 方法，采用了编码器解码器框架和引导式自我学习的方法，实验表明这种方法比传统方法更优秀。

May, 2018

本研究针对科技文本的开放式关系抽取技术不足问题，将窄 IE 系统和开放式 IE 系统结合，提出了一种新的任务 —— 半开放式关系抽取，并应用于生物领域。研究在 FOBIE 数据集上，训练出能够提取生物学文本中重要关系和论述的最先进的窄 IE 系统，并在 10k 篇生物学开放式科技文本上运行窄 IE 系统和开放式 IE 系统，取得了过滤出 65% 的错误和无用开放式 IE 提取结果，并且发现保留下来的提取结果对于读者更有信息价值。

May, 2020