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《基于自注意力机制的实体关系抽取研究》

一、引言

随着信息技术的飞速发展，海量的文本数据日益成为人们获取知识的重要来源。实体关系抽取（EntityRelationExtraction,ERE）是自然语言处理领域的重要任务之一，旨在从非结构化文本中抽取实体之间的语义关系。近年来，自注意力机制在自然语言处理领域取得了显著的成果，其能够有效地捕捉文本中的上下文信息，为实体关系抽取提供了新的思路。本文旨在研究基于自注意力机制的实体关系抽取方法，以提高实体关系抽取的准确性和效率。

二、自注意力机制概述

自注意力机制（Self-AttentionMechanism）是近年来自然语言处理领域的一种重