论文作者重要推敲一个词只属于一个三元组的情况，对于三元组重叠问题，即多个三元组都包含同一个词典情况，作者临时还没有推敲。端到端的模型如下图所示：

模型照样应用 BiLSTM来进行编码，然后应用参数共享中的 LSTM 来进行解码。

这一模许可以用于丰富已有的常识图谱资本，例如如今多样的智能化应用，如：主动问答、智能搜刮、个性化推荐等，都须要常识图谱的支撑。

CNN用于关系分类（RC)

3、总结

参数共享的办法越来越多的被用于基于神经收集的实体辨认和关系采取结合进修中，这种办法在多义务中有着广泛的应用且简单轻易实现。若何将这两类义务更好的结合起来进行端到端关系采取义务是下一步研究的重要趋势，我们等待有更好的办法出现。

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【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

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本文标题：浅析深度学习在实体识别和关系抽取中应用

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