目的　为给用户提供更为相关、整体和结构化的Web医学信息,提出一种多特征融合的语义关系抽取方法,以解决中文Web医学信息中两两医学实体之间语义关系的抽取.方法　首先在混合句法分析算法的基础上构造包含词项、语义、词性、交互词、实体对距离、实体类别以及最短依赖关系特征的特征向量并结合支持向量机实现.对Web医学信息中师徒关系、擅长关系及从属关系抽取实验,比较在不同句法分析下、不同特征作用及不同机器学习算法下的语义关系抽取效果.结果　从F估计和算法运行时间来看,混合句法分析下效果最佳.随着特征的加入,抽取效果不断提升,最后,对三类语义关系抽取最终获得81.16％、95.94％和86.16％的F估计值.结论　基于多特征融合的语义关系抽取方法对于Web医学信息语义关系的抽取具有很好的效果.