关系抽取（relation extraction），理学-计算机科学技术-人工智能-自然语言处理-文本挖掘-信息提取，对于给定的两个实体抽取自有文本中存在关系事实。这里的关系包括地名之间的位置关系、人名和人名之间的社会关系等。是实体关系抽取的简称。实体关系抽取是构建和扩展知识库的重要步骤，也是自然语言处理领域的关键任务之一。现有的知识库依然不够完整，为了尽可能地丰富知识库中的关系事实，研究者们投入了很多努力来寻找可以自动发现并挖掘未知关系事实的方法。关系抽取，即从自由文本中抽取实体之间的关系事实。具体而言，对于给定的句子和其中的两个实体，关系抽取可以获得一个关系事实来构成三元组，包括头实体、尾实体和关系类别。通过关系抽取，可以从句子“牛顿是皇家学会的会长”提取出（牛顿，是……的成员，皇家学会），其中“是……成员”就是两个实体间的关系。主要有以下四类方法用于解决关系抽取问题： ①基于规则的方法。主要依赖人工构建的规则从文本中寻找与其匹配的信息。例如，在“中国的首都是北京”中，“中国”和“北京”两个实体之间的关系可以通过“……的首都是……”来确定，得到事实三元组（中国，首都，北京）。