本发明公开了基于全局指针网络的实体关系联合抽取方法，通过将实体首尾位置视为一个整体进行判别来解决目标不一致问题。引入了条件层归一化融合头实体信息以指导模型捕捉三元组方向特征；并增添了关系分类任务抽取出句子潜在语义关系以过滤掉部分预测错误的三元组。本发明在公开数据集CMeIE上的实验结果表明本发明构建的模型能有效地识别句子中的关系三元组。设计了全局指针网络，作为解码器对输入语句进行关系和尾实体的抽取。全局指针网络将实体首尾位置视为一个整体进行判别，实现了训练与预测目标的一致性，增强了实体关系抽取模型的性能，提高模型抽取三元组的精确率。