随着经济的迅速发展和商业社会的逐渐成熟,企业在发展过程中也将迎接更大的挑战和更多的机遇。企业在进行商业决策的时候需要有更加丰富的、多维的信息提供支持。企业关系作为企业资源的一部分,对于一个企业有着重要的影响,是进行商业决策时必须要去分析掌握的商业数据。通过准确、及时地监测、利用这些关系网络,能够帮助企业对市场风险进行有效地评估,全面认知市场动态,降低决策成本,提高决策效率。但是,在互联网中数据以井喷式增长,庞大的数据量极大的降低了信息的获取效率。因此,如何通过人工智能技术完成对非结构化数据的挖掘和利用,自动获取到潜在的企业关系网络,十分具有商业价值和研究价值。针对以上问题,本文提出了基于深度学习的企业关系抽取系统。企业关系抽取系统是一款为企业用户设计的能够自动挖掘企业关系并构建关系网络的服务平台,其中包含数据管理、关系抽取、用户管理等功能。用户通过该系统可以高效地构建自己所需的企业关系网络,为商业决策提供信息支持。此外,在关系抽取功能中,构建了命名实体识别和关系抽取的深度学习模型来标注企业实体和识别企业关系。本文首先对企业关系抽取系统进行需求分析,划分用户角色,确定业务需求,明确用户对系统功能、性能等的具体要求。其次,依据用户需求,完成系统的总体设计,进行功能模块划分、系统架构选型和接口设计,并依据实体联系图设计数据库。随后,对命名实体识别模型和关系抽取模型进行算法设计和实现,同时完成各功能模块的详细设计,确定每个模块的具体实现方式。最后,进行测试工作验证系统是否满足用户需求,具体包括:对模型进行对比实验并分析其有效性以及测试系统的功能完成度和性能表现。