实体关系抽取是指从自然语言文本中抽取形如（客体,关系,主体）的实体关系三元组,旨在使机器具备从海量文本中自动构建知识的能力;另一方面,预训练语言模型在很多自然语言处理任务上取得了很好的效果。本文工作结合深度双向转换器编码器表示（BERT:Bidirectional Encoder Representations from Transformers）,提出了两种解决多关系多实体,中文模式（schema）约束的实体关系抽取的方法。首先本文提出了先关系后实体的层次抽取方案。这是一个两阶段流水线模型,在第一阶段,通过BERT编码器进行关系多标签分类任务;在第二阶段,使用上一阶段预测的关系标签作为先验信息与原始文本拼接输入BERT进行实体识别,采用序列标注方法预测实体标签实现三元组抽取,最后得到实体与关系的匹配三元组。同时借鉴多头选择的思想提出了基于多头选择的联合抽取方案,这是一个端到端的方法,联合实现关系抽取与实体抽取。模型使用BERT作为编码层,后接条件随机场（CRF:conditional random field）用于实体命名体识别任务,最后通过多头选择方法预测输入词序列每个词最有可能的对应头向量和对应关系标签。在SKE中文信息抽取数据集上,通过知识蒸馏和模型集成,上述两种方法在F1指标上对于基线模型有近10个百分点的提升。最后,文章创新性地提出了结合知识库先验信息的知识校验方法。一般的实体关系抽取只利用了目标语料本身的信息,却忽视了知识库中的大量先验信息,如知识库的局部拓扑结构,知识库实体关系的分布信息等。模型第一步借鉴远程监督思想,补充模型未预测出但存在于训练集的三元组;第二步,将筛选高质量三元组任务转换为三元组二分类任务,判断三元组为真的置信度。模型使用XGBoost作为分类器,构造了基于知识库实体关系条件分布SDValidate,基于知识嵌入Trans E三元组评分,深度模型三元组置信度得分,排名等多个特征,最终使模型在F1提升2到4个百分点。同时,采用SHAP值解释了模型的特征重要性。综上所述,本文提出了两种基于BERT预训练语言模型解决多关系多实体抽取任务,同时设计了知识校验模块用于三元组补充与筛选。通过对比实验验证了方法的有效性与普适性,可以运用于问答系统,推荐系统等多个领域中。