有監督的學習方法：該方法將關系抽取任務當作分類問題，根據訓練數據設計有效的特征，從而學習各種分類模型，然後使用訓練好的分類器預測關。該方法的問題在於需要大量的人工標註訓練語料，而語料標註工作通常非常耗時耗力
半監督的學習方法：該方法主要采用Bootstrapping進行關系抽取。對於要抽取的關系，該方法首先手工設定若幹種子實例，然後叠代地從數據從抽取關系對應的關系模板和更多的實例
無監督學習方法：該方法假設擁有相同語義關系的實體對擁有相似的上下文信息。因此可以利用每個實體對對應上下文信息來代表該實體對的語義關系，並對所有實體對的語義關系進行聚類。