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摘要
基于span的联合抽取模型在命名实体识别和关系抽取上取得了优异的效果。这些模型将文本span作为候选实体，并将span元组视为候选关系元组。span的语义表示在实体识别和关系分类中共享。然而现有基于span的模型无法很好地捕获这些候选实体和关系的语义，为了解决这些问题，提出了一种融合attention机制的span的联合抽取模型。特别地，attention用于计算相关语义表示，包括span特定特征语义表示和句子上下文的语义表示。实验结果表明，所提出的模型优于以前的模型，并在ACE2005、CoNLL2004和ADE 3个基准数据集上达到了当前最优的结果。
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