本发明提出了一种基于共享语义空间的远程监督关系抽取方法，将远程监督标注的数据划分为不含噪数据集和含噪声数据集；将句子的句向量和实体对的位置向量拼接作为BiLSTM网络的输入向量，分别提取含噪声数据集和不含噪数据集中的实体对特征；将实体对特征和关系类型表征映射到同一语义空间中；统计两个关系类型共有的实体类别数量，计算关系类型间的相关度，对不含噪数据集和含噪声数据集分别建模，学习实体对映射矩阵和关系类型映射矩阵；将实体对和关系类型通过学习到的映射矩阵映射到共享语义空间，计算实体对和关系类型的相似度得分，得分最高的关系类型为该实体对的关系。本发明解决了处理复杂关系时存在的语义漂移严重、数据噪声大等问题。