随着互联网金融的高速发展,企业和个人的借贷频率越来越快。银行等以借贷为主营业务的金融企业为了降低资金损失的风险,不仅会考察贷款实体本身的信用和风险情况,还会考察与贷款实体相关联的实体的信用和风险情况。在过去,由于信息缺乏,人们往往通过人工调查来发现实体之间的关系。随着互联网的发展,越来越多的金融企业希望从文本数据中自动地抽取实体之间的关系。本文主要研究内容是实体关系抽取在金融征信领域的应用,主要工作有:1)针对缺少符合金融征信业务的实体关系类别体系问题,本文从Freebase知识库、裁判文书和财经类网站中总结出了一套符合金融征信业务的实体关系类别体系;2)针对缺少公开标记数据集问题,本文从中国裁判文书网站爬取裁判文书数据,结合人工标注方法和远程监督学习方法构建了 10000条左右的标记数据集;3)本文提出了一种基于单句文本实体关系抽取方法,该方法从单句文本中提取出句子级特征、词法级特征和实体标签特征作为实体关系分类的特征集合。4)为了在实体关系抽取过程中充分使用文档上下文信息,本文提出了一种基于文档的实体关系抽取方法,该方法通过约束满足问题求解的方法从整个文档的角度实现关系抽取。