第264章 哈欠(第6/7页)
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目前，联合实体和关系提取神经模型可分为参数共享和序列标注两种方式。然而，许多研究将
实体和关系的联合提取看作是序列标记问题。尽管如此，识别复杂的关系仍然是一个具有挑战性的
任务，需要进一步提高联合提取模型的性能。此外，大多数新兴的联合提取神经模型仅在英语基准
上进行了评估，其在其他语言或特定领域的有效性尚待验证。google 机器翻译团队提出了一种包
括自注意力机制和多头注意力机制的 transforr 结构。相较于循环神经网络（rnn）或卷积神经
网络（n），多头注意力机制具有许多吸引人的优点。在中文命名实体识别任务中，数据集中存在
大量非结构化文本，因此需要从多个角度和多层次来提取文本本身的更多特征。近年来，多头注意
力机制在命名实体识别任务中得到了广泛应用。例如，li 等人采用了基于自注意力机制的深度学
习模型，而 y 等人则提出了一种名为 arner 的模型，该模型利用 n 网络学习中文激进特征并