1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展，海量的文本数据不断涌现，如何高效地从这些文本数据中抽取关键信息成为自然语言处理领域的一项重要任务。
实体识别与关系抽取作为信息抽取的核心技术，为知识图谱构建、问答系统、文本摘要等下游应用提供了基础。
传统的实体识别与关系抽取方法通常采用流水线的方式，即先进行实体识别，再进行关系抽取。
2. 本选题国内外研究状况综述
实体识别和关系抽取一直是自然语言处理领域的热点研究方向，近年来，联合抽取模型逐渐成为研究的重点。
1. 国内研究现状
国内学者在实体和关系联合抽取方面取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对基于标注的实体和关系联合抽取任务，开展以下几个方面的研究：
1.研究背景及意义:阐述实体识别和关系抽取的研究背景、意义以及联合抽取模型的优势，分析当前研究现状和存在的问题，明确本研究的目标和意义。
2.相关技术:介绍实体识别、关系抽取以及深度学习等相关技术，为后续模型构建奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展：
1.文献调研与分析:收集并阅读国内外关于实体识别、关系抽取以及联合抽取模型的文献资料，分析当前研究现状、主要方法和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考。
2.数据集选择与处理:选择合适的公开数据集作为本研究的实验数据，并对数据集进行预处理，例如数据清洗、分词、标注等，为模型训练和测试做好准备。
3.模型设计与实现:根据研究内容，设计一个基于标注的实体和关系联合抽取模型，并利用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）实现该模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新:本研究将探索新的模型结构和算法，以构建更加高效、准确的基于标注的实体和关系联合抽取模型。
2.标注策略:本研究将探索新的标注策略，以更好地利用标注信息，捕捉实体和关系之间的相互依赖关系，提高模型的性能。
3.应用创新:本研究将探索基于标注的实体和关系联合抽取模型在知识图谱构建、问答系统、文本摘要等领域的应用，拓展其应用范围，为相关领域的发展提供新的思路和方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 周雨迪,李寿山,侯开虎.实体关系联合抽取方法研究综述[J].计算机科学,2021,48(12):120-131.
[2] 刘康,李艳翠,马俊,等.融合多特征的端到端实体关系联合抽取[J].计算机应用研究,2022,39(07):2024-2030 2040.
[3] 林乐清,李丽双,黄瑞章,等.融合实体类型信息的实体关系联合抽取[J].计算机应用,2022,42(03):731-737.
