是的，上下文嵌入可以用于命名实体识别和实体关系抽取。

  命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是指从文本中识别出具有特定类别的实体，如人名、地名、组织机构名等。上下文嵌入可以帮助NER系统通过捕捉上下文信息来识别和区分不同类别的实体。通过将每个单词或字符编码为其在上下文中的语义表示，上下文嵌入可以帮助模型理解实体的语义和上下文关系，从而提高NER的准确性。

  实体关系抽取（Entity Relationship Extraction）是指从文本中提取出实体之间的关系。上下文嵌入可以为实体关系抽取提供语义信息。通过对上下文中的实体进行建模，模型可以从语义角度挖掘实体之间的关联。上下文嵌入还可以帮助模型理解实体之间的上下文信息，如句子结构和词汇链接，从而帮助模型更好地捕捉实体之间的关系。

  常见的上下文嵌入方法包括预训练的词向量（如Word2Vec、GloVe）、上下文无关的词嵌入（如BERT、ELMo）以及上下文敏感的词嵌入（如Flair）。这些方法通过将文本编码为向量表示来捕捉上下文信息。这些向量可以被输入到命名实体识别和实体关系抽取的模型中，以帮助模型进行更准确的实体识别和关系抽取。

  总之，上下文嵌入对于命名实体识别和实体关系抽取非常重要，它可以提供语义信息和上下文关系，帮助模型更准确地识别实体并抽取实体之间的关系。