本发明属于自然语言处理技术与机器阅读理解领域，具体涉及一种基于外部知识和片段选择的抽取式阅读理解方法，包括获取数据并对数据进行预处理；将预处理后数据送入训练好的抽取式阅读理解模型，通过抽取式阅读理解模型输出针对数据的问题的最佳答案；抽取式阅读理解模型包括SpanBERT编码模块、外部知识融合模块以及片段选择模块；本发明采用SpanBERT模型对文本和问题进行处理，处理后判断问题是否可回答，提高了识别不可回答问题的准确率，减少错误概率，同时在SpanBERT模型中利用了融合外部知识信息的多头注意力机制，丰富了文本和问题的特征表示，使用片段选择方法处理文本中存在多个相同答案内容情况，取得更好的模型抽取效果，提升了出去答案的准确率。