企业外部商业关系抽取研究的中期报告这篇中期报告是关于企业外部商业关系抽取研究的进展情况。在这个项目中，我们的目标是建立一个自然语言处理模型，能够自动抽取企业与外部实体之间的商业关系。在这个阶段，我们主要完成了以下几件事情：1.数据收集：我们收集了大量的公司报告、新闻报道、市场分析报告等不同来源的文本数据，用于训练和测试模型。2.数据预处理：对于从不同来源采集到的文本数据，需要进行预处理，包括去除无用信息、整合数据格式等。3.实体识别：我们采用了BiLSTM-CRF模型对文本中的实体进行识别和标注，具体包括公司名称、人名、地名等等。4.关系抽取：我们采用了基于深度学习的注意力机制模型，用于从文本中自动抽取企业与实体之间的商业关系。我们的模型已经初步建立，初步实验结果表明，在大部分情况下，我们的模型都能够正确地抽取出企业与实体之间的商业关系。但是，在一些复杂的场景下，如多个实体同时出现时，模型的效果还有待提高。在接下来的研究中，我们将进一步探索如何提高模型的效果，并将我们的模型应用于更广泛的商业场景中，以期为企业提供更准确和全面的商业关系分析服务。