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作者：张鑫;张思佳;
单位：大连海洋大学信息工程学院辽宁省海洋信息技术重点实验室;大连海洋大学设施渔业教育部重点试验室;大连市智慧渔业重点实验室;
摘要：针对复杂语境中存在多义词或上下文联系不强的实体，导致模型难以正确识别其关系的问题，提出一种基于BERT和联合解码的实体关系抽取模型。该模型首先采用BERT对实体进行语义编码，提取出实体的上下文信息；然后，利用自注意力机制标记出头实体，并对尾实体进行预测；最后，设计联合解码机制，结合实体语义信息和关系抽取任务进行联合解码。实验结果表明，与基准模型相比，所提模型在纽约时报（NYT）数据集和WebNLG数据集上的准确率和F_1值均有所提高，能够有效地提高实体关系提取的准确性。
关键词：实体关系抽取;;实体语义;;BERT;;联合编码;;自注意力机制;;知识图谱
基金资助：辽宁省教育厅高等学校基本科研项目面上项目（LJKNZ20221095）;; 辽宁省教育科学“十四五”规划课题（JG21DB076）
