实体( 六 ) _实体

S3是模型可以预测实体头部偏移量的情况，但是关系角色是错误的。LSTM-LSTM将“ A.”和“ Group”都视为实体E 1，并且找不到相应的E 2 。虽然LSTM-LSMT-Bias可以找到实体对（E1，E2）它扭转了“ A. ”和“ Group”的角色。这说明LSTM-LSTM-Bias能够更好地预测实体对，但是在区分两个实体之间的关系方面还有待改进。
六、
【实体】在本文中，我们提出了一种新的标注方案，并研究端到端模型来共同提取实体和关系。实验结果表明了我们提出的方法的有效性。但是在重叠关系的识别上还存在着一些缺陷。在未来的工作中，我们将用多个分类器来替换输出层中的函数，这样一个词可以有多个标签。这样，一个单词可以出现在多个三元组结果中，可以解决重叠关系的问题。尽管我们的模型可以增强实体标注的效果，但是两个相应的实体之间的关联仍然需要在接下来的工作中进行细化。