关系抽取（Relation Extraction）是自然语言处理中的一项核心任务，旨在从非结构化文本中自动识别并提取实体之间的语义关系。具体而言，它涉及检测文本中提及的实体（如人名、组织或地点），并确定这些实体之间存在的特定关系类型，例如“创始人-公司”或“地点-事件”，从而将原始文本转化为结构化的知识表示。这一过程通常依赖于机器学习模型，如基于规则的方法或深度学习架构，以高效捕捉语境中的关联信息。
在AI产品开发的落地应用中，关系抽取技术展现出显著价值，尤其在知识图谱构建、问答系统和推荐引擎中发挥关键作用。例如，产品经理可利用它自动化处理新闻数据以提取商业事件关联，或在医疗领域分析病历中的因果关系，从而提升信息提取效率、增强产品智能化水平，并支持决策支持系统的优化，为金融、电商等行业带来可量化的商业收益。
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