基于卷积神经网络的实体关系抽取：方法、挑战与优化策略.docx

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2025-07-22 发布于上海
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基于卷积神经网络的实体关系抽取：方法、挑战与优化策略

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，大数据已成为现代社会的关键组成部分。大量非结构化数据不断涌现，如何从这些数据中高效提取和结构化信息，成为亟待解决的问题。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作为计算机科学与人工智能的重要分支，致力于让计算机理解和处理人类语言，在这一背景下显得愈发重要。而实体关系抽取（EntityRelationExtraction，ERE）作为自然语言处理领域的关键技术之一，旨在从文本中自动识别和抽取实体以及它们之间的关系，为构建结构化知识库、智能问答