本发明公开了一种基于图同构网络的谓词抽取方法。本发明使用了DDParser工具对文本句子进行解析，并利用句子解析后得到的词性结果对分词序列中的专用名词进行泛化。对Bert的嵌入部分做调整，加入对词性信息的编码，将泛化后的词序列输入到微调后的Bert模型中进行编码。使用GIN网络来获取依存树中每一个节点的嵌入向量以及依存子树的表征向量。再这之后通过一层注意力机制，将语义信息还有依存结构信息融合起来得到最终的节点嵌入向量。最后，本发明将最终的词嵌入向量集合输入到一个二分类器中，得到谓词结果。本发明使用了深度学习的方式学习句子的结构模板特征，大大减少了人们的工作量，有着较强的跨领域性和适应能力，有效提升了谓词抽取方法的准确性。