实体关系抽取可以继续研究哪些方向

1. 基于深度学习的实体关系抽取：利用深度学习方法来自动识别文本中的实体关系，如使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长期依赖性神经元（LSTM)。 2. 基于规则的实体关系抽取：借助各个领域专业人员手动归集的语义规则来识别文本中的实体关系。 3. 基于传递性的实体关系抽取：以传递性这一特性作为依据来识别文本中隐含的实体间关联。 4. 多任务学习方法在实体关系抽取上的应用: 通过多任务学习将不同任务相互协同作用, 使得不同任务之间能够相互促进, 改善整个模型表征能力。