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基于BERT与知识校验的中文实体关系抽取的开题报告
一.研究背景
信息抽取（Informationextraction,IE）是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，旨在从非结构化的文本中自动提取出结构化的信息。实体关系抽取（EntityRelationExtraction,ERE）是信息抽取中一个重要的子任务，它的目的是在给定文本中，识别文本中的实体及其之间的关系。实体关系抽取具有广泛的应用价值，如知识库自动构建、事件抽取、问答系统等。
目前，实体关系抽取研究在中文领域取得了诸多进展。传统的实体关系抽取技术主要是基于规则或模板匹配的方法，并且结合领域专业知识进行关系判断。这种方法的缺陷在于无法处理实体关系特别复杂或者语言表达模糊的情况。最近，深度学习技术因其在语义表征和模型训练方面的优势而在实体关系抽取中得到了广泛应用。尤其是基于深度学习的序列标注模型在实体关系抽取中的表现越来越出色。其中，预训练模型BERT的出现，更是为实体关系抽取任务的自动化处理提供了非常好的解决方案。
但是，实体关系抽取仍然存在一些挑战，比如实体识别、关系分类、标注数据不完备等问题。在标注数据方面，往往由于标注人工和标注成本的问题，数据量难以大规模扩展，同时，标注者的不确定性和主观性也可能会导致标注数据的偏差。因此，如何结合先验知识，提升实体关系抽取的性能是一个值得探索的问题。
二.研究内容
本研究旨在基于BERT模型与知识校验，实现中文实体关系抽取。主要研究内容包括：
1.基于预训练模型BERT的实体关系抽取
将BERT模型应用于实体关系抽取中，通过对文本的编码处理，获取到每个实体对应的上下文信息，进而识别实体之间的关系。具体实现方式如下：
第一步：对文本进行分词，并用BERT模型对分词后的文本进行特征抽取。
第二步：基于特征抽取的结果，对实体进行识别与标注。
第三步：将实体标注结果纳入到BERT模型中，通过对实体上下文的编码进行融合，训练出实体对之间的关系分类器。
2.知识校验的应用
由于很多实体关系需要领域专业知识来进行判断，为了提升实体关系抽取的精度，本研究将考虑引入领域知识进行校验，具体来说，通过以下方式将领域知识引入到实体关系抽取模型中：
第一步：利用领域相关的知识库，获取实体之间的关系。
第二步：在抽取实体关系时，若模型所预测的实体关系与领域知识库所包含的关系不符，则将预测结果进行校验，从而提升实体关系抽取的精度。
三.研究意义
本研究将探究将BERT模型应用于中文实体关系抽取的可行性，同时考虑引入领域知识进行校验，提升模型的精度。研究结果可用于实体关系抽取的相关应用场景中，如信息抽取、问答系统等。
四.研究方法和计划
本研究的主要研究方法是基于深度学习模型，包括BERT模型和卷积神经网络（CNN）等。具体的研究计划包括以下几个步骤：
1.收集相关数据集、文献和工具，并对数据集进行清洗和标注。
2.借鉴已有的实体关系抽取模型，在BERT模型基础上，进行调整和优化。
3.研究自动生成领域知识库的技术，并探究如何将其与模型的应用结合在一起。
4.在出现误判或提升影响较大的情况下，探究对模型的反馈校验，以改进实体关系抽取模型。
五.研究成果
本研究将产生以下成果：
1.在中文实体关系抽取领域，探究基于预训练模型BERT进行实体关系抽取的有效性，并通过实验结果进行验证。
2.研究领域知识库的自动生成技术，并探究如何将其融入到实体关系抽取模型中。
3.通过对抽取模型的校验，为实体关系抽取提供更加可靠和精准的结果。
4.提供一套基于代码的实体关系抽取系统，可应用于问答系统、信息抽取等应用场景中。