本发明提供了一种司法文本中经济事件的抽取方法，用以解决现有技术中司法文本中事件抽取效率低下的问题。所述经济事件抽取方法首先对预选的司法文本数据集进行数据预处理，得到向量化表示的学习数据和文本全局特征，对第一深度学习模型进行训练，得到文本序列对应的实体类别序列；再根据学习数据和实体类别序列，将文本全局特征与文本序列特征进行融合，训练第二深度学习模型，利用第二深度学习模型进行经济事件抽取。本发明围绕深度学习模型，通过融合文本全局特征和文本序列特征，有效地对司法文本中的经济事件进行抽取，准确率高；同时具有较强的泛化以及自学习能力，可用于司法文本摘要、当事人经济事件追踪，减轻相关法务人员的工作压力。