Die automatische Erkennung von spezifischen Relationen ermöglicht Einsichten über die Beziehungen zwischen Entitäten. Solche Informationen können nicht nur als Kantenbezeichner in sozialen Netzwerken fungieren, sondern auch als globale Constraints für das schwierige Problem der Coreference Resolution eingesetzt werden. Darüber hinaus kann eine Relationserkennung zur Beantwortung diverser literarischer Fragestellungen eingesetzt werden, z.B. ob eine Romangattung sich mit bestimmten Relationstypen befasst, oder ob die Arten der Relationen sich über die Jahrhunderte verändern. In dieser Arbeit stellen wir ein Label-Set für die Extraktion von binären Relationen zwischen Personen-Entitäten vor und vergleichen Feature-basierte Ansätze des maschinellen Lernens mit regelbasierten Ansätzen zur automatischen Erkennung dieser Relationen. Da Trainingsmaterial zur Verfügung steht, liegt der Fokus in dieser Arbeit auf dem Einsatz überwachter Methoden, d.h. unsere regelbasierten Verfahren sind ebenfalls auf einer zuvor abgetrennten Menge entwickelt worden. Wir verwenden ein neues Korpus, das manuell mit mehr als 50 verschiedenen, hierarchisch gegliederten Relationstypen annotiert wurde.