[pt] Um problema conhecido no processo de construção de extratores de relações semânticas supervisionados em textos em linguagem natural é a disponibilidade de uma quantidade suficiente de exemplos positivos para um conjunto amplo de relações-alvo. Este trabalho apresenta uma abordagem supervisionada a distância para construção de extratores de relações a um baixo custo combinando duas das maiores fontes de informação estruturada e não estruturada disponíveis na Web, o DBpedia e a Wikipedia. O método implementado mapeia relações da ontologia do DBpedia de volta para os textos da Wikipedia para montar um conjunto amplo de exemplos contendo mais de 100.000 sentenças descrevendo mais de 90 relações do DBpedia para os idiomas Inglês e Português. Inicialmente, são extraídas sentenças dos artigos da Wikipedia candidatas a expressar relações do DBpedia. Após isso, esses dados são pré-processados e normalizados através da filtragem de sentenças irrelevantes. Finalmente, extraem-se características dos exemplos para treinamento e avaliação de extratores de relações utilizando SVM. Os experimentos realizados nos idiomas Inglês e Português, através de linhas de base, mostram as melhorias alcançadas quando combinados diferentes tipos de características léxicas, sintáticas e semânticas. Para o idioma Inglês, o extrator construído foi treinado em um corpus constituído de 90 relações com 42.471 exemplos de treinamento, atingindo 81.08 por cento de medida F1 em um conjunto de testes contendo 28.773 instâncias. Para Português, o extrator foi treinado em um corpus de 50 relações com 200 exemplos por relação, resultando em um valor de 81.91 por cento de medida F1 em um conjunto de testes contendo 18.333 instâncias. Um processo de Extração de Relações (ER) é constituído de várias etapas, que vão desde o pré-processamento dos textos até o treinamento e a avaliação de detectores de relações supervisionados. Cada etapa pode admitir a implementação de uma ou várias técnicas distintas. Portanto, além da abordagem, este trabalho apresenta, também, detalhes da arquitetura de um framework para apoiar a implementação e a realização de experimentos em um processo de ER. / [en] A well known drawback in building machine learning semantic relation detectors for natural language is the availability of a large number of qualified training instances for the target relations. This work presents an automatic approach to build multilingual semantic relation detectors through distant supervision combining the two largest resources of structured and unstructured content available on the Web, the DBpedia and the Wikipedia resources. We map the DBpedia ontology back to the Wikipedia to extract more than 100.000 training instances for more than 90 DBpedia relations for English and Portuguese without human intervention. First, we mine the Wikipedia articles to find candidate instances for relations described at DBpedia ontology. Second, we preprocess and normalize the data filtering out irrelevant instances. Finally, we use the normalized data to construct SVM detectors. The experiments performed on the English and Portuguese baselines shows that the lexical and syntactic features extracted from Wikipedia texts combined with the semantic features extracted from DBpedia can significantly improve the performance of relation detectors. For English language, the SVM detector was trained in a corpus formed by 90 DBpedia relations and 42.471 training instances, achieving 81.08 per cent of F-Measure when applied to a test set formed by 28.773 instances. The Portuguese detector was trained with 50 DBpedia relations and 200 examples by relation, being evaluated in 81.91 per cent of F-Measure in a test set containing 18.333 instances. A Relation Extraction (RE) process has many distinct steps that usually begins with text pre-processing and finish with the training and the evaluation of relation detectors. Therefore, this works not only presents an RE approach but also an architecture of a framework that supports the implementation and the experiments of a RE process.