本发明提供一种文本要素抽取方法及系统，首先获取目标文本，按照预设业务规则对目标文本的文本内容进行段落分割，将目标文本拆分为多个段落文本；获取每个段落文本的文本内容；利用预训练模型对每个段落文本中的句子进行编码，得到对应的编码结果；通过卷积神经网络从编码结果中聚合每个句子的内部信息，获取每个句子的表征；通过条件随机场从每个句子的表征中获取对应句子的上下文信息，得到目标文本的要素信息。由此可知，本发明提出了基于长文本预训练模型段落级的要素抽取方案，不仅能够解决传统模型输入长度的限制和无法充分利用上下文信息，而且还能够以90％的准确率抽取出长文本要素信息。