本发明公开了一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法及系统，方法包括：数据预处理：对用户提交的数据文件进行预处理，并转换成实体关系抽取系统可以识别和处理的数据格式；上下文编码：对预处理之后的数据利用预先设计好的多头自注意力网络模型进行前向传播，计算序列的阶段性输出；实体关系分类：利用基于实体感知的注意力网络模型对所述编码后的阶段性输出进行新的预测，以得到所有实体关系分类的输出概率，并从中选出概率最大的关系分类作为结果输出。本发明可以根据用户输入的文本抽取其中实体对的关系分类，充分利用文本中给出的实体对和它们的潜在类型，无需用户手动输入数据特征，能很方便的抽取出文本中实体对之间的语义关系。

本发明公开了一种面向知识图谱构建的实体关系抽取方法及系统，方法包括：数据预处理：对用户提交的数据文件进行预处理，并转换成实体关系抽取系统可以识别和处理的数据格式；上下文编码：对预处理之后的数据利用预先设计好的多头自注意力网络模型进行前向传播，计算序列的阶段性输出；实体关系分类：利用基于实体感知的注意力网络模型对所述编码后的阶段性输出进行新的预测，以得到所有实体关系分类的输出概率，并从中选出概率最大的关系分类作为结果输出。本发明可以根据用户输入的文本抽取其中实体对的关系分类，充分利用文本中给出的实体对和它们的潜在类型，无需用户手动输入数据特征，能很方便的抽取出文本中实体对之间的语义关系。