本发明提供了一种非结构化文本（包括所有格式的办公文档、文本、图片、各种报表和图像等）表格识别方法，涉及文本识别领域，该方法包括：采集数据集，首先把非结构化文本转化为图像类集合，然后对集合进行图像预处理，把图像集合作为数据集导入模型，对图像数据集的信息进行分析，检测出表格区域，把图像转换成序列，进行表格结构序列预测，检测出表格行结构，进行表格行识别，表格行单元格识别后，识别结果经过后处理，融合表格行结构和单元格文本内容，最终通过文本框和单元格内容进行匹配得到Excel形式的表格识别数据。该方法通过特征学习训练了模型，实现了非结构化文本数据信息的智能提取，有利于非结构化文本数据的进一步分析和实际应用，极大地节省了人力成本提高了工作效率，在一定程度上提高了表格检测速度和准确率，使用本发明所述的方法和系统，可以通过转化进行非结构化文本内容的分析和信息的识别提取，使得非结构化文本在各行各业中具有更好的实用价值和应用。