Resumen

Con el crecimiento acelerado de big data, especialmente en el área de la salud, la extracción de información es más necesaria actualmente que nunca, ya que puede convertir la información no estructurada en datos estructurados fácilmente interpretables. La extracción de relaciones es la segunda de las dos tareas importantes de la extracción de relaciones. Este estudio presenta una visión general de la extracción de relaciones utilizando supervisión a distancia, proporcionando una arquitectura generalizada de esta tarea basada en el trabajo de vanguardia que propuso este método. Además, se examinan los métodos utilizados en la literatura que abordan este tema con una descripción de las diferentes bases de conocimiento utilizadas en el proceso junto con los corpus, lo que puede ser útil para los practicantes principiantes que buscan conocimiento sobre este tema. Además, se destacaron las limitaciones de los enfoques propuestos y los desafíos futuros, y se propusieron posibles soluciones.

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Crecimiento; Macrodatos; Atención médica; Extracción de información; Extracción de relaciones; Supervisión a distancia
• Keywords:Growth; Big data; Healthcare; Information extraction; Relation extraction; Distant supervision