关系抽取是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要研究方向，主要任务是从文本中识别实体之间的语义关系。它广泛应用于知识图谱构建、问答系统、信息检索等领域。关系抽取方法经历了从早期的基于规则和模板的方法，到统计机器学习方法，再到近年来基于深度学习的端到端模型的演变。随着预训练语言模型的出现，关系抽取的性能得到了显著提升。当前研究热点包括少样本关系抽取、文档级关系抽取以及结合外部知识的增强方法等。关系抽取技术仍面临关系重叠、长距离依赖、领域适应等挑战。本文综述了关系抽取的主要方法、评估指标、常用数据集以及未来发展方向，旨在为研究者提供系统性的参考。
