【实体关系抽取】是信息抽取的关键技术，主要目标是从文本中识别出实体（如人、地点、时间等）以及它们之间的关系。在旅游领域，实体关系抽取有助于构建知识图谱，提升旅游信息检索和推荐系统的效能。传统的实体关系抽取方法包括基于模式匹配和基于机器学习的两种，后者又分为无监督、弱监督、有监督和开放关系抽取。
【卷积神经网络（CNN）】是深度学习中的一种重要模型，特别适用于图像识别和文本理解。在实体关系抽取中，CNN能自动学习文本中的重要特征，减少了对人工特征工程的依赖。通过将文本转化为词向量，CNN能捕捉到词语间的局部和全局信息，形成特征矩阵，然后通过卷积和池化操作提取关键特征，最后通过全连接层进行分类，判断实体间的关系。
【知识图谱】是结构化的知识表示形式，它以图形的方式展示实体和它们之间的关系。关系抽取是知识图谱构建的关键步骤，关系的准确性直接影响知识图谱的质量和规模。在旅游领域，知识图谱可以用来描绘景点、酒店、交通等元素之间的联系，提供更智能的旅游服务。
【词向量】是将单词转化为数值向量的技术，如Word2Vec或GloVe，它们能捕捉到词语的语义信息。在实体关系抽取中，词向量能帮助CNN模型理解词语的上下文含义，提高关系预测的准确性。
【弱监督学习】是一种介于无监督和有监督学习之间的方法，它利用部分标注数据和大量未标注数据进行学习。在实体关系抽取中，通过弱监督学习可以降低对大量人工标注数据的依赖，提高效率。
【新疆旅游领域】是本文的研究对象，研究者开发了特定的语料标注系统，创建了新疆旅游的小型关系语料库，涵盖了17种实体关系。这种方法提高了关系抽取在特定领域的适应性和效果。
【模型训练】过程中，将预处理后的语料转化为特征向量，输入到CNN模型中，通过反向传播和优化算法调整模型参数，使得模型能够更好地识别和分类旅游领域的实体关系。
本文提出的基于CNN的实体关系抽取方法，结合词向量和弱监督学习，降低了对人工标注的依赖，提高了旅游领域实体关系抽取的效率和准确性。这种方法对于大规模、多语种信息的处理，特别是在构建旅游知识图谱方面具有重要的实践价值。同时，这也为其他领域的关系抽取提供了借鉴，推动了自然语言处理技术的发展。
