本发明涉及一种基于文本挖掘的实体发现方法，包括：选择一个文本子集；进行实体抽取，并将抽取结果与真实标注进行比较；根据抽取结果和真实标注之间的差异，随机采样出需要进行人工标注的候选数据；人工打标候选数据；使用已标注数据训练实体抽取模型，并返回实体抽取步骤进行选代训练和标注。本发明的有益效果是：本发明在实体发现过程中，能够有效地选择需要标注的未标注语料样本，用于增加已标注数据，同时通过利用已有的标注数据，不断地迭代训练和标注实体抽取模型，以达到提高模型精度的目的；进而，本发明可以提高实体抽取模型的精度，减少人工标注数据的数量和时间成本，提高实体抽取的自动化程度。