本发明涉及数据处理技术领域，具体地涉及一种基于序列标注的文本关系抽取方法，包括构建与预测数据相近的训练数据集，预设所有可能的双向实体关系以及三种固定的依存关系；将输入语句切分为单词序列，并输入到预训练模型中，得到每个句中单词的表示向量；对单词向量序列使用类似握手的方式组成唯一单词对序列；将得到的向量对序列输入到神经网络分类层中；计算损失并进行反向传播；即判断每个单词对的类别，判断单词对是否有该位置对应的关系；根据该对应关系使用附图中展示的伪代码来解码最终结果，最终得到抽取到的所有三元组。本发明能够同时完成两个任务：实体识别和关系分类。在抽取的准确率和召回率方面均有显著提高，具有较大提升。