关系抽取和自然语言处理有着什么联系，以及简单讲一下它们的研究背景
信息抽取在自然语言处理中是一个很重要的工作，特别在当今信息爆炸的背景下，显得格外的生重要。从海量的非结构外的文本中抽取出有用的信息，并结构化成下游工作可用的格式，这是信息抽取的存在意义。信息抽取又可分为实体抽取或称命名实体识别，关系抽取以及事件抽取等。
关系抽取可分为全局关系抽取与提及关系抽取。全局关系抽取基于一个很大的语料库，抽取其中所有关系对，而提及关系抽取，则是判断一句话中，一个实体对是否存在关系，存在哪种关系的工作。
关系抽取分两步，一步是判断一个实体对是否有关第，而另一步则是判断一个有关系的实体对之间的关系属于哪种。当然这两步可变成一步，即把无关系当作关系的一种（特殊的），来进行多类别分类。
您的问题已经有小伙伴解答了，请点击【采纳】按钮，采纳帮您提供解决思路的答案，给回答的人一些鼓励哦～～
ps:开通问答VIP，享受5次/月 有问必答服务，了解详情↓↓↓
【电脑端】戳>>> https://vip.csdn.net/askvip?utm_source=1146287632
【APP 】 戳>>> https://mall.csdn.net/item/52471?utm_source=1146287632