关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务，实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取，从而导致级联错误。与实体相比，实体边界粒度小且具有二义性，更易识别。因此，提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法，通过跳过实体，对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能，所以错误扩散的问题得到了缓解；并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中，性能得到了进一步提高，再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明，所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。
