半监督信息抽取是一种结合监督学习和无监督学习的信息抽取方法。它利用预先设计好的关系类型，通过人工添加合适的实体对作为种子，然后利用模式学习方法进行不断迭代学习，最终生成关系数据集和序列模式。这种方法在一定程度上降低了对于人工标注语料的依赖，但仍然需要人工进行最初种子集的构造。

半监督信息抽取的主要思想是利用模式学习方法从少量的标注数据中自动发现新的实体对关系，并将其加入到训练集中，然后不断调整和迭代，直到达到满意的抽取效果。在这个过程中，模型会自动评估这些模式和元组的质量，并且只保留其中最可靠的部分以提升整体质量。

虽然半监督信息抽取方法可以降低对于人工标注数据的依赖性，但是对种子集的质量要求较高，且建立和优化相对繁琐的模板对于最终的抽取效果至关重要。此外，这种方法普遍存在噪声实例及模板引入问题，进而在不断迭代过程中造成语义漂移的现象。因此，在实际应用中，需要根据具体任务和数据情况选择合适的监督程度，并结合其他技术来提高信息抽取的准确性和效率。