"基于循环卷积神经网络的实体关系抽取方法研究"
本文研究提出了一种基于循环卷积神经网络的实体关系抽取方法，以解决当前大多数关系抽取方法只能获取局部特征的问题。该方法使用循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结合的架构，能够学习到长距离依赖信息。该方法首先使用循环神经网络（RNN）来学习词语的上下文信息，然后使用卷积神经网络（CNN）来学习实体关系的特征信息。在卷积神经网络（CNN）中，使用双向GRU来学习词语的上下文信息，并使用attenion机制来选择重要的特征信息。实验结果表明，该方法能够提高实体关系抽取的准确率和召回率。
知识点：
1. 循环卷积神经网络（RNN-CNN）：一种结合循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的架构，能够学习到长距离依赖信息和局部特征信息。
2. 长距离依赖信息：在自然语言处理中，长距离依赖信息指的是词语之间的远距离关系，如核心ference和共指关系。
3. 卷积神经网络（CNN）：一种常用于图像识别和自然语言处理的深度学习模型，能够学习到局部特征信息。
4. 循环神经网络（RNN）：一种常用于自然语言处理和序列预测的深度学习模型，能够学习到序列信息。
5. 双向GRU：一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习到词语的上下文信息。
6. Attention机制：一种机制，能够选择重要的特征信息，提高模型的准确率。
7. 实体关系抽取：一种自然语言处理任务，旨在从文本中抽取实体之间的关系信息。
8. 实体关系：在自然语言处理中，实体关系指的是实体之间的关系，如人、组织、地点之间的关系。
9. 深度学习：一种机器学习方法，使用多层神经网络来学习数据特征。
10. 机器学习：一种人工智能方法，使用算法来学习数据特征和模式。
11. 自然语言处理：一种人工智能方法，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。
12. 知识图谱：一种数据结构，用于存储实体之间的关系信息。
13. 大数据：一种数据规模巨大的数据，需要特殊的存储和处理方法。
14. 专业指导：一种基于知识图谱的专业指导方法，旨在提供专业的知识指导。
15. 学习算法：一种机器学习方法，用于学习数据特征和模式。
16. 特征工程：一种机器学习方法，旨在从数据中提取有用的特征信息。
17. 模型评估：一种机器学习方法，用于评估模型的性能和准确率。
18. 数据预处理：一种机器学习方法，旨在对数据进行预处理和清洁。
19. 语言模型：一种机器学习方法，旨在学习语言的模式和特征。
20. 文本分类：一种自然语言处理任务，旨在对文本进行分类和标签。
