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篇章级实体识别与关系抽取方法研究.pdf

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    中文摘要

    近年来网络上的数据呈现爆炸式增长，许多信息隐式分布于数据，增加了获取信息

    的难度，因此如何从这些数据提取有价值的信息成为研究热点。信息抽取就是解析文本

    获取信息的主要方式之一，命名实体识别和实体关系抽取是信息抽取的子任务，目前相

    关研究主要聚焦句子，然而在医疗、金融等领域，原始语料大多是篇章，不同于句子，

    篇章中通常包含更丰富的实体描述和实体间的交互信息，因此本文针对篇章级命名实体

    识别和篇章级实体关系抽取的以下挑战开展研究：（1）标签不一致问题：篇章中通常

    存在同一实体的不同

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