Algorithmen zur Relationsextraktion erhalten typischerweise zwei (oder mehr) Referenzen zu Entitäten (sogenannte Instanzen) als Input und sollen die Klasse, und das dazugehörige Label, vorhersagen, welche die Relation zwischen den Entitäten beschreibt. Die meisten Experimente wurden anhand englischer Texte und den Datensätzen der Automatic Content Extraction (ACE) Workshops 2004 und 2006 durchgeführt. Auf dem Datensatz von 2004 wurden Experimente zur Unterscheidung von 5 und 27 verschiedenen Klassen wie Arbeitsplatz-, körperliche, soziale, Mitgliedschafts- und Diskursrelationen (wobei manche Unterklassen von anderen sein können) betrachtet. Hierfür gibt es zahlreiche Ansätze, die jedoch alle versuchen, eine diskriminative Beschreibung der Instanzen zu erhalten und diese davon ausgehend zu klassifizieren: