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迭代赋能：命名实体关系抽取技术的深度剖析与创新实践.docx

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    迭代赋能：命名实体关系抽取技术的深度剖析与创新实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化信息爆炸的时代，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解、解析和生成人类语言，对于实现人机自然交互、信息智能处理等目标具有关键作用。命名实体关系抽取技术作为自然语言处理中的一项核心任务，其重要性愈发凸显。

    命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）致力于从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、产品名等，并将其分类为预定义的类别。而关系抽取（Rela

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