实体关系抽取可以研究的内容

1. 实体关系抽取的数据预处理：对输入文本进行分词、词性标注和命名实体识别，以及如何处理不同类型的实体。 2. 语义角色标注：如何检测句子中两个实体之间的关系，以及如何根据上下文特征进行语义角色标注。 3. 深度学习方法在实体关系抽取中的应用：如CNN、RNN、LSTM、Transformer 等神经网络框架在实体关系抽取中的应用。 4. 语义匹配方法在实体关系抽取中的应用：使用相似性匹配或者本体映射来扩大已有的实例集合。 5. 基于图形数据库或者本地图形存储来加速处理大量数量和复杂性能力强大的实例集合。 6. 基于Web 搜索引擎或者Wiki 页面来扩大已有的实例集合。