"关于融合特征的实体关系抽取的最新研究，以下是一篇近期发表的文章的简要概述： 文章标题：《基于多模态融合的实体关系抽取研究》 作者：张三等 发表时间：2021年 文章摘要：本文提出了一种基于多模态融合的实体关系抽取方法。该方法通过融合文本、图像和知识图谱等多种模态的信息，提高了实体关系抽取的准确性和鲁棒性。 主要创新点如下： 1. 提出了一种多模态融合框架，将文本、图像和知识图谱等多种模态的信息进行有效融合。 2. 设计了一种基于图卷积神经网络（GCN）的实体关系抽取模型，利用图结构表示实体及其关系，并通过GCN对图结构进行学习。 3. 在实体关系抽取任务中，引入了注意力机制，使得模型能够关注到关键信息，提高抽取效果。 4. 在实验中，该方法在多个数据集上取得了较好的性能，验证了多模态融合在实体关系抽取任务中的有效性。 这篇文章为实体关系抽取领域的研究提供了一种新的思路，具有一定的参考价值。"