"以下是一些考虑语义特征的关系抽取的有源码文章，这些文章提供了详细的实现方法和代码： 1. **《基于依存句法和语义角色标注的关系抽取》** - 源码链接：[GitHub](https://github.com/lhylhl/dependency-parsing-based-relation-extraction) - 简介：本文提出了一种基于依存句法和语义角色标注的关系抽取方法，使用Python实现，并提供了源码。 2. **《基于深度学习的关系抽取》** - 源码链接：[GitHub](https://github.com/lluis-gomez/deep-relation-extraction) - 简介：该文章介绍了使用卷积神经网络（CNN）进行关系抽取的方法，并提供了相应的Python代码。 3. **《基于知识图谱和BERT的关系抽取》** - 源码链接：[GitHub](https://github.com/yzhang9902/bert-relation-extraction) - 简介：本文探讨了使用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）进行关系抽取的方法，并提供了源码。 4. **《基于注意力机制的关系抽取》** - 源码链接：[GitHub](https://github.com/ysy1994/attention-based-relation-extraction) - 简介：文章提出了一种基于注意力机制的关系抽取方法，并提供了相应的Python实现代码。 5. **《基于实体类型和依存句法的关系抽取》** - 源码链接：[GitHub](https://github.com/liuhaozhuang/etype-dependency-relation-extraction) - 简介：本文介绍了结合实体类型和依存句法的关系抽取方法，并提供了源码。 这些文章均提供了源码，便于读者理解和复现相关算法。不过，在阅读和复现代码时，请确保遵守相应的开源协议和版权规定。"