基于依存句法的实体关系抽取

大语言模型知识提取
大语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在通过大语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在通过训练大规模的神经网络来生成自然语言文本。

这种技术的核心思想是利用大量的文本数据来学习语言的统计规律和语义结构，从而能够生成符合语法规则、通顺流畅的文本。

知识提取是指从大量非结构化或半结构化的数据中提取出有用的信息和知识。

在大语言模型中，知识提取可以通过以下几种方式实现：
1. 实体识别：实体识别是指从文本中识别出人名、地名、组织机构名等实体。

在大语言模型中，可以使用命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）技术来实现实体识别。

2. 关系抽取：关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系。

在大语言模型中，可以使用依存句法分析（Dependency Parsing）技术来实现关系抽取。

3. 事件抽取：事件抽取是指从文本中抽取出事件及其相关的参与者、时间等信息。

在大语言模型中，可以使用序列标注（Sequence Tagging）技术来实现事件抽取。

4. 关键词提取：关键词提取是指从文本中提取出最能代表文本主题的词语。

在大语言模型中，可以使用词向量（Word Embedding）技术来实现关键词提取。

大语言模型可以通过各种自然语言处理技术来实现知识提取，从而帮助人们更好地理解和利用大量的非结构化或半结构化数据。

自然语言处理中的实体关系抽取方法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的学科。

在NLP领域中，实体关系抽取是一项重要的任务，旨在从文本中识别和提取出实体之间的关系。

本文将介绍一些常用的实体关系抽取方法。

一、基于规则的方法基于规则的实体关系抽取方法是最早也是最简单的方法之一。

该方法通过定义一系列规则来识别和提取实体之间的关系。

例如，可以定义规则来识别“X是Y的创始人”这样的句子结构，从而抽取出实体X和Y之间的创始人关系。

这种方法的优点是简单易懂，但缺点是需要手动编写大量的规则，且不适用于复杂的句子结构。

二、基于机器学习的方法基于机器学习的实体关系抽取方法利用已标注的训练数据来训练模型，从而自动学习实体之间的关系。

常用的机器学习算法包括支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、最大熵模型（Maximum Entropy Model，MaxEnt）和条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）等。

这些算法可以学习到实体之间的语义特征和上下文信息，从而提高关系抽取的准确性和泛化能力。

然而，机器学习方法需要大量的标注数据和特征工程，且模型的训练和调优过程较为繁琐。

三、基于深度学习的方法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的实体关系抽取方法逐渐成为研究热点。

深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）能够自动从原始文本中学习到丰富的特征表示，从而提高关系抽取的性能。

例如，可以使用卷积神经网络来提取句子中的局部特征，再通过全连接层进行关系分类；或者使用循环神经网络来建模句子的上下文信息，从而捕捉实体之间的语义关系。

相比于传统的机器学习方法，基于深度学习的方法不需要手动设计特征，具有更好的自动化和泛化能力。

AI技术的语义分析方法与工具介绍一、语义分析方法与工具的概述语义分析作为人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够准确地理解和处理自然语言。

它涉及到词汇的意义、句子结构、语法规则以及句子之间的关系等方面。

随着科技的不断发展，现在已经有许多先进的AI技术用于语义分析。

本文将介绍几种常见的语义分析方法与工具。

二、词嵌入方法词嵌入是一种广泛应用于自然语言处理任务中的一种基础技术。

它通过将每个单词映射到一个连续向量空间中的点来表达单词之间的相似性关系。

其中，Word2Vec是最著名且广泛使用的词嵌入模型之一。

Word2Vec采用了两种算法：CBOW和Skip-gram。

CBOW通过上下文预测目标单词，而Skip-gram则通过目标单词预测上下文。

除了Word2Vec外，GloVe、FastText等也是常见的词嵌入模型。

三、依存句法分析依存句法分析是指对句子进行结构化表示，并根据单词之间的依赖关系构建语法树。

这种分析方法可以帮助计算机更好地理解句子的结构和含义。

其中，基于转换的依存句法分析模型（Transition-based Dependency Parsing）被广泛应用于该领域。

此外，还有基于图的依存句法分析模型（Graph-based Dependency Parsing）等。

四、命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定类别的实体，比如人名、地名、组织机构等。

它对许多自然语言处理任务非常重要，如信息提取、问答系统等。

常见的命名实体识别工具包括Stanford NER、SpaCy等。

五、情感分析情感分析指通过计算机技术判断一段文本中所包含的主观情感态度。

它可以应用于社交媒体舆情分析、用户评论情感分析等方面。

在情感分析中，一些经典的机器学习方法如朴素贝叶斯、支持向量机等被广泛使用，并且随着深度学习技术的发展，很多基于神经网络的方法也得到了应用。

六、语义角色标注语义角色标注是指将每个单词与其在句子中扮演的语义角色进行关联。

中文实体关系抽取研究综述
武文雅;陈钰枫;徐金安;张玉洁
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2018(0)8
【摘要】作为信息抽取任务中极为关键的一项子任务,实体关系抽取对于语义知识库的构建和知识图谱的发展都有着重要的意义.对于中文而言,语义关系更加复杂,实体关系抽取的作用也就愈加显著,因此,对中文实体关系抽取的研究方法进行详细考察极为必要.本文从实体关系抽取的产生和发展开始,对目前基于中文的实体关系抽取技术现状作了阐述;按照关系抽取方法对语料的依赖程度分为4类:有监督的实体关系抽取、无监督的实体关系抽取、半监督的实体关系抽取和开放域的实体关系抽取,并对这4类抽取方法进行具体的分析和比较;最后介绍深度学习在中文实体关系抽取上的应用成果和发展前景.
【总页数】8页(P21-27,34)
【作者】武文雅;陈钰枫;徐金安;张玉洁
【作者单位】北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.融合多特征BERT模型的中文实体关系抽取 [J], 谢腾;杨俊安;刘辉
2.基于深度学习的中文生物医学实体关系抽取系统 [J], 丁泽源;杨志豪;罗凌;王磊;张音;林鸿飞;王健
3.一种基于依存句法图的中文实体关系抽取模型 [J], 冯天钰;冯浩男;周筠昌;陈珂
4.一种基于依存句法图的中文实体关系抽取模型 [J], 冯天钰;冯浩男;周筠昌;陈珂
5.基于指针标注的中文医学文本实体关系抽取研究 [J], 罗文龙;王勇
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依存关系模型一、引言依存关系模型是语言学和自然语言处理领域中的重要概念，它用于描述句子中词语之间的相互依赖关系。

在自然语言处理任务中，理解词语之间的依存关系对于分析句子的结构、语义和信息抽取等方面具有重要意义。

本文将详细介绍依存关系模型的概念、类型、应用和发展趋势等方面。

二、依存关系模型的概念依存关系模型是一种语言模型，用于描述句子中词语之间的依赖关系。

词语之间的依存关系表明了它们在句法结构上的联系，这种联系通常是基于语义的。

在依存关系模型中，每个词语都有一个依存关系指向其依赖的词语，从而形成了一个依存关系树或图。

三、依存关系的类型依存关系可以分为多种类型，每种类型都代表了词语之间特定的依赖关系。

以下是常见的依存关系类型：1.支配型：表示一个词语支配另一个词语的关系，如主谓关系、动宾关系等。

2.受动型：表示一个词语受另一个词语支配的关系，如宾语与动词的关系。

3.关联型：表示两个词语之间存在关联关系，如并列关系、转折关系等。

4.修饰型：表示一个词语修饰另一个词语的关系，如定语与中心词的关系。

每种依存关系类型都有其特定的符号表示，这些符号可以在依存关系分析中用于标注句子中的词语。

四、依存关系模型的应用依存关系模型在语言学、自然语言处理和人工智能等领域有着广泛的应用。

以下是几个主要的应用方向：1.句法分析：通过分析词语之间的依存关系，可以判断句子的结构和语义关系，从而为后续的自然语言处理任务提供支持。

2.信息抽取：利用依存关系模型可以抽取句子中的关键信息，如实体之间的关系等。

通过对大量文本进行分析，可以获取有价值的情报和知识。

3.机器翻译：通过分析源语言和目标语言句子中的依存关系，可以更准确地理解句子的语义和结构，从而生成更准确的机器翻译结果。

4.情感分析：利用依存关系模型可以分析文本中词语之间的关联和语义指向，从而判断文本所表达的情感极性（正面、负面或中性），为舆情监控、产品评价等领域提供支持。

5.问答系统：通过对问题中的依存关系进行分析，可以更准确地理解问题的语义和意图，从而为问答系统提供更加准确的答案。

句子级关系抽取句子级关系抽取是一种自然语言处理技术，它旨在检测句子之间的关联性，从而帮助识别语义上的信息和事实。

它是一种知识抽取技术，旨在从有限的文本语料库中提取关联的知识和信息，如实体、关系和事件，以自动生成知识本体。

句子级关系抽取可以解决从文本中提取信息的重要任务，如实体关系抽取、文本聚类、文本分类、知识图谱构建和机器理解等。

同时，还可以为多种自然语言处理和人工智能提供支持，如机器翻译、问答系统和语义分析等。

句子级关系抽取过程主要分为三个环节：特征抽取、特征选择和模型学习。

首先，在特征抽取环节，需要从文本中抽取出可以用于描述句子之间关系的特征，如词性、句法关系、词汇特征、语义特征等。

其次，在特征选择环节，需要从大量的特征中进行有效的特征选择，以提取有用的特征，减少无用的特征，从而提高模型的性能。

最后，在模型学习环节，需要根据抽取出的有效特征，使用监督学习技术或无监督学习技术，学习提取句子级关系的模型，以实现有效的句子级关系抽取。

近年来，句子级关系抽取技术取得了长足的发展，许多研究工作都提出了改善句子级关系抽取性能的解决方案。

例如，新的特征抽取技术，如语义网络和依存句法分析，可以将抽取文本中句子级关系的性能发挥到最大。

此外，新的机器学习技术，如深度神经网络，也可以使用词向量技术、特征融合技术和多任务学习技术，从而提高模型学习效果。

句子级关系抽取已经在许多自然语言处理领域成功应用，如文本分类、实体关系抽取、文本摘要等。

例如，可以利用句子级关系抽取技术，从文本中提取出实体及其关系，使用这些实体和关系来构建有趣的知识图谱。

此外，还可以使用句子级关系抽取技术，来帮助识别文本中不同句子之间的关系，从而实现自动文本摘要功能。

总之，句子级关系抽取是一种重要的自然语言处理技术，广泛应用于实体关系抽取、知识图谱构建和文本摘要等领域。

句子级关系抽取技术涉及到特征抽取、特征选择和模型学习，通过改善有效的特征抽取和有效的机器学习技术，可以提高句子级关系抽取的性能。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能交叉领域，致力于使计算机能够理解、解释和处理人类语言的技术。

在NLP的研究和应用中，实体关系抽取（Entity Relation Extraction）是一个重要的课题，它涉及到从文本中识别和提取实体（Entity）之间的关系。

实体关系抽取技术对信息检索、问答系统、知识图谱构建等领域具有重要意义。

本文将从NLP的角度探讨如何利用自然语言处理技术进行实体关系抽取。

一、实体识别实体是文本中具有独特指代意义的事物，包括人、地点、组织、时间、数字等。

实体识别（Entity Recognition）是NLP中的基础任务，其目标是从文本中识别出具有特定类别的实体。

在实体关系抽取中，首先需要进行实体识别，找出文本中的实体并确定其类别。

实体识别可以利用词性标注、命名实体识别、词向量模型等方法进行。

二、关系抽取关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系，并对其进行分类。

在NLP中，常用的方法包括基于规则的抽取、基于机器学习的抽取和基于深度学习的抽取。

在实体关系抽取中，需要深入分析文本，提取出实体之间的语义关系，这对于构建知识图谱、为智能问答系统提供支持都具有重要意义。

三、基于规则的抽取基于规则的抽取是一种传统的关系抽取方法，它通过设计一系列规则，来识别文本中的实体关系。

这种方法需要依赖领域知识和语言专家的经验，需要大量的人工参与。

虽然基于规则的抽取可以获得较高的准确性，但是对于大规模的文本数据来说，规则的设计和维护成本较高，且不具备通用性。

四、基于机器学习的抽取基于机器学习的抽取是利用机器学习算法来训练模型，自动从文本中学习实体之间的关系。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、最大熵模型（MaxEnt）、条件随机场（CRF）等。

这种方法不需要人工设计规则，可以通过大量的文本数据进行训练，获得较好的泛化能力。

但是，机器学习需要大量标注好的训练数据，对数据的质量和数量有一定要求。

依存句法ctb标注-回复依存句法CTB 标注是一种对中文句子进行句法分析的方法，它将句子转化为依存关系的树状结构。

本文将从什么是依存句法和CTB 标注开始，一步一步详细回答相关问题，介绍依存句法CTB 标注的原理、应用以及优缺点。

一、什么是依存句法和CTB 标注？依存句法是一种用于分析句子结构的语法理论，它主要关注句子中各个词语之间的依赖关系。

依存关系描述了句子中词语之间的语义关系，包括主谓、动宾、修饰等。

CTB（Chinese Treebank）是一个对中文语料库进行句法标注的项目，它使用依存句法对中文句子进行结构分析，并使用特定的标记方式进行标注。

CTB 标注结果采用的是树状结构，将句子中的各个词语与其依赖词语之间的关系清晰地表示出来。

二、依存句法CTB 标注的原理是什么？在依存句法CTB 标注过程中，首先需要将句子进行分词，将句子划分为一个个的词语。

然后，通过分析这些词语之间的依存关系，构建出一棵表示句子结构的依存树。

依存树的根节点通常是一个“虚根”，表示整个句子的顶层结构。

其他词语作为依存树的子节点，根据它们与其他词语之间的关系，构成一个个分支。

每个分支上的中心词语称为“头词”，其他词语称为“依存词”。

依存关系通过标签来表示，标签描述了依存词与头词之间的语义关系。

三、依存句法CTB 标注有哪些应用？依存句法CTB 标注可以应用于许多自然语言处理任务中。

其中一些主要应用包括：1. 句法分析：依存句法CTB 标注可以帮助分析句子的结构，识别主谓关系、动宾关系等语法关系，有助于进行句法分析和语义分析。

2. 机器翻译：依存句法CTB 标注可以提供句子的结构信息，对于机器翻译任务来说，这些信息可以帮助提高翻译准确性和流畅度。

3. 信息抽取：依存句法CTB 标注可以帮助抽取句子中的实体和关系，辅助实体识别、关系抽取等信息抽取任务。

4. 问答系统：依存句法CTB 标注可以帮助理解问题和回答，提高问答系统的准确性和效果。

基于深度学习技术的文本实体关系抽取研究基于深度学习技术的文本实体关系抽取研究摘要：实体关系抽取是自然语言处理领域的重要任务之一。

本文基于深度学习技术对文本中的实体关系进行抽取研究。

首先，对实体和关系进行定义和分类；然后，介绍深度学习技术在实体关系抽取中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等；接着，探讨深度学习在实体关系抽取中的优势和挑战；最后，展望深度学习技术在未来实体关系抽取中的发展方向。

关键词：实体关系抽取，深度学习，卷积神经网络，循环神经网络，注意力机制1. 引言随着互联网的快速发展和信息爆炸的时代，人们面临着大量的文本信息。

这些文本信息中包含了丰富的实体关系，例如人物之间的关系、物品之间的关系等。

对于自动化的信息处理和分析来说，实体关系抽取是一个重要的任务。

传统的基于规则和模板的方法往往依赖于人工的特征设计和知识库的构建，而深度学习技术则能够从大规模文本数据中自动学习特征，极大地提高了实体关系抽取的性能。

2. 实体关系的定义和分类实体关系即实体之间的关系，实体可以是人物、事件、地点、组织等。

实体关系根据其性质和特点可以分为多种类型，例如二元关系、多元关系、有向关系、无向关系等。

在进行实体关系抽取时，需要将实体和关系进行统一的定义和分类，以便进行后续的处理和分析。

3. 深度学习在实体关系抽取中的应用深度学习技术已经在自然语言处理领域取得了显著的成果，对于实体关系抽取也有广泛的应用。

其中，卷积神经网络（CNN）能够有效地提取文本中的局部特征，用于捕捉实体和关系之间的上下文信息；循环神经网络（RNN）能够处理序列数据，适用于实体关系抽取的任务；注意力机制能够自动学习文本中的关键信息，用于提高实体关系的精度和召回率。

4. 深度学习在实体关系抽取中的优势和挑战相比于传统的方法，深度学习在实体关系抽取中具有以下几点优势：（1）能够从大规模文本数据中自动学习特征，减少了对人工特征设计的依赖；（2）能够处理复杂的文本结构和语义信息，提高了实体关系抽取的准确性；（3）能够通过端到端的方式进行学习和推理，简化了实体关系抽取的流程。

浅谈针对明清小说文本的知识抽取方法针对明清小说文本的知识抽取方法主要包括以下几个方面：文本预处理、实体识别、关系抽取和知识表示。

进行文本预处理是知识抽取的首要步骤。

由于明清小说文本通常存在一些特殊的表达方式和结构，如古文的使用和修辞手法的运用等，需要对文本进行清洗和规范化处理，以便更好地进行后续的知识抽取工作。

实体识别是知识抽取的核心环节之一。

明清小说中蕴含了大量的人物、地点、事件和物品等实体信息，通过对文本进行实体识别，可以准确地抽取出这些实体，并进一步构建实体之间的关系。

实体识别可以通过传统的基于规则的方法，如正则表达式和词典匹配等，也可以运用基于统计的机器学习方法，如条件随机场（CRF）和深度学习等。

接着，关系抽取是知识抽取的另一个重要环节。

明清小说中的实体之间经常存在着各种关系，如人物之间的称谓关系、事件之间的因果关系等。

通过对文本进行关系抽取，可以提取出这些关系，并构建成关系图谱，以进一步分析实体之间的联系和文本的内在结构。

关系抽取可以运用传统的基于规则的方法，如依存句法分析和关键词匹配等，也可以借助机器学习和自然语言处理技术进行自动化的关系抽取。

知识表示是对抽取出的知识进行组织和表达的过程。

明清小说中的知识可以通过多种方式进行表示，如本体论、图谱和知识图谱等。

本体论是对领域知识进行抽象和分类的一种方法，可以将明清小说中的实体和关系进行语义建模，并构建起一个形式化的知识表示模型。

而图谱和知识图谱则是通过图形化的方式，将明清小说中的实体和关系进行可视化和交互式展示，以便更好地理解和分析文本的结构和内涵。

针对明清小说文本的知识抽取方法包括文本预处理、实体识别、关系抽取和知识表示等步骤。

通过运用这些方法，可以从明清小说中提取出有用的知识，并深入挖掘其文化价值和历史意义，为中国文学研究和文化传承提供重要的支持和参考。

依存句法分析依存句法分析是自然语言处理中的一个重要研究领域，旨在识别句子中单词之间的依赖关系。

该技术可以帮助计算机理解句子的语义结构，进而实现自然语言的解析、翻译、问答等任务。

本文将介绍依存句法分析的基本概念、方法以及在自然语言处理中的应用。

依存句法分析的目标是确定句子中各个单词之间的句法关系，即依存关系。

依存关系描述了句子的语法结构，用于表示单词之间的修饰、动作、主谓关系等。

为了进行依存句法分析，需要使用依存句法分析器。

依存句法分析器可以根据上下文和语法规则来识别单词之间的依存关系。

常见的依存句法分析器包括基于规则的方法、统计方法和神经网络方法等。

基于规则的方法利用语法规则和人工定义的规则来进行依存句法分析。

这种方法需要依赖词典和语法规则的手工编写，因此在处理复杂句子时容易出现错误。

统计方法通过学习大规模语料库中的依存句法关系来进行句法分析。

常用的统计方法包括最大熵模型、条件随机场和基于图的方法。

这些方法通常需要大量的标注数据来训练模型，但在实际应用中取得了较好的效果。

神经网络方法是近年来发展起来的一种依存句法分析方法。

该方法通过使用神经网络模型来直接学习单词之间的依存关系。

神经网络方法具有较强的表达能力和自适应性，可以有效地解决依存句法分析中的复杂问题。

依存句法分析在自然语言处理中有着广泛的应用。

首先，依存句法分析可以用于句子解析。

通过分析句子的句法结构，可以提取出句子中的主谓宾、修饰语等信息，用于下一步的语义理解和知识抽取。

其次，依存句法分析可用于机器翻译。

通过分析原始语言和目标语言之间的依存关系，可以帮助翻译系统更好地理解原文并生成更准确的翻译结果。

此外，依存句法分析还可以应用于问答系统。

通过分析问题句子中单词之间的依存关系，可以识别出问题的类型和关键信息，从而更好地回答用户提出的问题。

最后，依存句法分析对于信息抽取和文本挖掘也具有重要意义。

通过建立单词之间的依存关系，可以提取文本中的实体、关系和事件等信息，用于构建知识图谱和进行语义搜索。

第 22卷第 4期2023年 4月Vol.22 No.4Apr.2023软件导刊Software Guide基于实体对分类的联合抽取模型朱天佑1，王路涛1，李博1，边靖宸1，陈振宇1，李继伟1，陈思宇1，刘普凡1，雷晓宇2，邓艳红2（1.国家电网有限公司大数据中心，北京 100053； 2.北京中电普华信息技术有限公司，北京 100089）摘要：从非结构化文本中提取实体及关系能力对自动维护大规模知识图谱至关重要。

然而，现有联合提取方法无法较好地处理三元组提取存在的实体对重叠（EPO）、单个实体重叠（SPO）等问题。

为此，提出基于实体对分类的联合抽取模型，利用分类后的头尾实体边界跨度直接解码事实三元组。

首先，模型使用预训练语言模型编码文本，获得文本token嵌入表示；然后，枚举、整合token对，并使用softmax预测token对的标签；最后，基于关系与标签预测的头尾实体对token跨度解码出相应的事实三元组。

实验表明，该方法可充分捕捉三元组各元素的相互依赖关系，并同时预测出实体对及其关系，在解决关系重叠、三元组元素依存等问题上效果良好。

模型在NYT数据集上的综合性能指标（F1-score）达到92.1%，验证了其对实体关系联合抽取任务的有效性。

关键词：联合抽取；实体关系提取；三元组；token对DOI：10.11907/rjdk.222271开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.1 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）004-0001-07Joint Extraction Model Based on Entity Pair ClassificationZHU Tian-you1， WANG Lu-tao1， LI Bo1， BIAN Jing-chen1， CHEN Zhen-yu1，LI Ji-wei1， CHEN Si-yu1， LIU Pu-fan1， LEI Xiao-yu2， DENG Yan-hong2（1.Big Data Center of State Grid Corporation of China， Beijing 100053， China；2.Beijing China-Power Information Technology Co.， Ltd， Beijing 100089， China）Abstract：The ability to extract entities and relationships from unstructured text is crucial for automatically maintaining large-scale knowl‐edge graphs. However， existing joint extraction methods cannot effectively handle the problems of entity pair overlap （EPO） and single entity overlap （SPO） in triplet extraction. To this end， a joint extraction model based on entity pair classification is proposed， which directly decodes fact triplets using the boundary span between the classified head and tail entities. Firstly， the model uses a pre trained language model to en‐code text and obtain a token embedded representation of the text； Then， enumerate and integrate token pairs， and use softmax to predict the labels of token pairs； Finally， based on relationship and label prediction， the head and tail entities decode the corresponding fact triplets for the token span. Experiments have shown that this method can fully capture the interdependence of various elements in a triplet and predict enti‐ty pairs and their relationships at the same time. It has shown good performance in solving problems such as relationship overlap and triplet ele‐ment dependency. The comprehensive performance index （F1 score） of the model on the NYT dataset reaches 92.1%， verifying its effective‐ness in entity relationship joint extraction tasks.Key Words：joint extraction； entity relationship extraction； triples； token pairs0 引言随着国家电网有限公司数字化转型的不断深入，从海量业务数据中提取有效信息是强化数据赋能业务的关键［1］。