关系抽取（Relation Extraction, RE）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，其目标是从文本中自动发现和识别实体之间的关系，并将其映射为预定义的语义类别。具体来说，关系抽取的任务是从一段文本中抽取出（主体，关系，客体）这样的三元组，用英文表示就是 (subject, relation, object) 。
在自然语言文本中，实体指的是具有独特标识的事物，如人、地点、组织等，而关系则是这些实体之间存在的特定联系。例如，在句子“张三在清华大学工作”，“张三”和“清华大学”是实体，“在...工作”是它们之间的关系。
关系抽取技术可以分为有监督学习、半监督学习和无监督学习等多种方法。有监督学习方法将关系抽取任务视为分类问题，通过训练模型来识别实体对之间的关系。半监督学习方法则采用BootStrapping等技术，首先手工设定若干种子关系，然后通过迭代的方式逐步扩展和优化这些种子关系。此外，深度学习技术的发展也为关系抽取提供了新的机遇，深度学习模型可以自动学习语言的结构和语义，从而更好地识别实体对之间的关系。
关系抽取的应用非常广泛，它可以用于知识图谱的构建、信息检索、问答系统等领域。通过关系抽取技术，可以从无结构化的自然语言文本中抽取出格式统一的实体关系，便于海量数据的处理，并促进知识库的自动化构建
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