从文本中进行关系抽取一直是信息检索和自然语言处理的重要研究课题,二元关系抽取的研究工作已经有了相当多的成果。而多元关系也广泛存在于文本中,针对多元关系的抽取则是一个较新的领域。在知识图谱中,多元关系以结构化的形式存在。这些多元关系由多个二元子关系组成。相对于文本,在结构化的知识图谱中寻找多元关系的工作较少。本文首先提出了一个针对知识图谱的多元关系挖掘方法,然后将知识图谱中挖掘得到的多元关系和现有的关系抽取工作结合,对文本进行多元关系抽取。本文的具体工作包括:1.提出一个针对知识图谱的多元关系挖掘方法。该方法通过多标签频繁子图挖掘算法,从知识图谱中挖掘潜在的多元关系。2.使用知识图谱的多元关系挖掘结果进行远监督学习,生成文本多元关系样本,并以此来训练文本多元关系抽取模型。3.设计并实现基于以上方法的文本多元关系抽取系统。本文通过实验将知识图谱中的多元关系应用于文本多元关系抽取,改进了基于远监督学习的文本多元关系抽取的效果,并为远监督学习样本的生成提供了新思路。本文还设计并实现了基于以上方法的文本多元关系抽取系统,方便研究人员从知识图谱中发现各种多元关系并在文本中抽取这些多元关系。