本发明涉及一种基于神经网络的改进分层序列标注联合关系抽取方法，包括：将文本输入模型，通过预训练模型获取文本特征向量；将文本特征向量通过CNN模块进行解码，输出主体的头位置标记序列；将主体的头位置标记序列与文本特征向量融合，通过CNN模块解码，输出主体的尾位置标记序列；将主体的先验信息与文本特征向量融合形成新的文本特征向量，通过CNN模块解码，输出对应主体所有关系下的客体的头位置标记序列；再将客体的头位置标记序列与文本特征向量融合，形成新的文本特征向量，通过CNN模块解码，输出对应主体所有关系下的客体的尾位置标注序列，同时完成关系与客体的解码；根据主客体的头尾位置标记序列输出文本包含的三元组。