是的，上下文嵌入可以应用于实体识别和关系抽取任务。

  在实体识别任务中，上下文嵌入可以帮助模型理解实体在句子中的上下文信息，从而更准确地确定实体的边界和类别。使用上下文嵌入的方法，例如BERT和ELMo，能够捕捉到句子中词语的语义信息，包括它们的含义、上下文关系和指代关系。这有助于识别实体，并提高整个实体识别系统的性能。

  在关系抽取任务中，上下文嵌入可以帮助模型理解实体之间的关系。通过将包含实体关系的句子作为模型的输入，上下文嵌入可以提供丰富的语义信息，以帮助模型判断实体之间的关系类型。通过使用上下文嵌入进行关系抽取，模型可以更好地处理句子中的歧义和复杂性，提高关系抽取的准确性和泛化能力。

  总体而言，上下文嵌入在实体识别和关系抽取任务中的应用可以帮助模型更好地理解自然语言文本中的语义信息，从而提高模型的性能。