能力1. 增加模型的复杂度：可以使用更多的神经网络层来提升实体关系抽取的特征抽取能力。

2. 改进词向量：使用预训练词向量或者自定义词向量，以便于模型能够学习到上下文中隐藏的信息。
3. 使用注意力机制：将注意力机制应用于实体关系抽取中，以便于在不同上下文中对相关实体进行准确的匹配。
4. 使用强化学习方法：在传统机器学习方法之外，引入强化学习方法来帮助我们解决实体关系抽取问题。