实体关系抽取SpERT模型存在哪些问题？如何改进？

1）SpERT模型在实体关系抽取中存在较弱的泛化能力，因为它使用单词特征而不是句子级别的特征来表示实体关系。 2）SpERT模型无法有效处理长句子或复杂的语义关系。 3）SpERT模型对于多义词或同义词的处理能力较弱。 改进方法： 1）采用句子级别的表征方法来代替单词特征以增强泛化能力。 2）采用递归神经网络、长期依赖LSTM、GRU或者Transformer神经网络来有效处理长句子或者复杂的语义关系。 3）采用上下文信息从而最大化同义性利用从而尊重文本中隐含的意思并准确地对相似性进行判断。