"实体识别和关系抽取作为知识图谱自动构建的关键技术，长期以来一直是学术界和产业界关注的焦点。本书在内容上尽可能涵盖实体关系抽取的各方面内容，全书共7章，在章节的组织上，针对实体关系抽取领域的关键难题，尽可能梳理出问题成因、关键问题的思路、关键的技术以及未来的发展趋势。第1章绪论部分介绍了实体关系抽取的研究背景及意义，概述了基本概念及问题描述。第2章介绍了本书涉及到的自然语言处理与深度学习相关基础理论知识和模型。第3、4、6章围绕句子级别的关系抽取进行研究，讨论一些有效的方法（嵌套实体识别、多关系抽取、实体关系联合抽取），并介绍相关的应用场景。第5章介绍了两种篇章级别关系抽取方法。最后，第7章对本书的主要研究工作和创新点进行了总结，并对实体关系联合抽取的未来研究方向进行了展望。
本书可作为高等院校计算机及相关专业本科生或者研究生课程的教材，也可供自然语言处理爱好者自学和参考。
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