本发明公开了一种地址文本信息相关性的训练学习方法。针对模型预训练知识缺少针对性、地址文本本身的不规范问题以及训练集存在样本数量不平衡情况，首先对预训练集中地址进行遮掩预处理，然后用预处理后的预训练集对初始化后的模型进行预训练，接着对训练集中地址关系对的两条地址进行修正和补齐，并利用特殊的训练集划分策略将整个训练集划分为多个子训练集，再利用预训练后的模型对各个子训练集进行集成训练和预测，最后对集成模型的泛化能力进行测试。