"實體識別和關系抽取作為知識圖譜自動構建的關鍵技術，長期以來一直是學術界和產(chǎn)業(yè)界關注的焦點。本書在內容上盡可能涵蓋實體關系抽取的各方面內容，全書共7章，在章節(jié)的組織上，針對實體關系抽取領域的關鍵難題，盡可能梳理出問題成因、關鍵問題的思路、關鍵的技術以及未來的發(fā)展趨勢。第1章緒論部分介紹了實體關系抽取的研究背景及意義，概述了基本概念及問題描述。第2章介紹了本書涉及到的自然語言處理與深度學習相關基礎理論知識和模型。第3、4、6章圍繞句子級別的關系抽取進行研究，討論一些有效的方法（嵌套實體識別、多關系抽取、實體關系聯(lián)合抽�。�，并介紹相關的應用場景。第5章介紹了兩種篇章級別關系抽取方法。最后，第7章對本書的主要研究工作和創(chuàng)新點進行了總結，并對實體關系聯(lián)合抽取的未來研究方向進行了展望。
本書可作為高等院校計算機及相關專業(yè)本科生或者研究生課程的教材，也可供自然語言處理愛好者自學和參考。
"