请问配图展示的这类NLP任务的正式名称是什么？

你要实现的这类NLP任务的正式名称是关系抽取（Relation Extraction，简称RE），它是信息抽取（Information Extraction）领域的经典子任务。

核心功能定义 #

• 输入为任意非结构化自然语言文本
• 输出为文本中包含的实体对、以及实体对之间存在的预定义语义关系，你提供的示例中就对应从句子里识别出「乔布斯」和「苹果公司」两个实体，同时判定二者的关系为「创始人」，「苹果公司」和「1976年」两个实体的关系为「成立时间」。

实际落地时关系抽取通常会和命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）任务搭配使用，先由NER模块识别出文本中的所有目标实体，再由关系抽取模块判定各实体对之间的语义关系。

常见的关系抽取细分方向 #

• 封闭式关系抽取：所有需要识别的关系类型都预先定义好，是工业界最常用的实现方案
• 开放式关系抽取：无需预定义关系类型，可自动挖掘文本中出现的未知新型关系
• 文档级关系抽取：支持处理长文档，跨多句整合上下文信息抽取实体关系
• 少样本/零样本关系抽取：仅需要少量甚至没有标注样本，就能适配新的关系识别需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saad Cherkaoui Ikbal