本发明公开了一种基于深度特征融合的句子级关系抽取方法及装置，所述方法包括：基于Bert预训练语言模型，得到每一个词项对应的语义特征；结合语义特征，获取关系m下注意力机制计算的词项间的关联矩阵Lm；基于关联矩阵Lm，预测词项间在关系m下的关联矩阵Am；基于关联矩阵Lm与语义特征，计算词项作为主体元素的客体特征以及作为客体元素的主体特征；将语义特征分别与客体特征、主体特征拼接；对拼接结果进行序列标注，得到对应的词在关系m下的主体标注特征和客体标注特征，以判断该词为主体实体、客体实体或非实体；基于句子中的主体实体、客体实体与关联矩阵Am，得到在关系m下的关系三元组。本发明可以解决SEO、EPO、以及SOO三类关系重叠问题。