本发明公开了一种面向中文短文本的实体关系抽取方法，包括获取中文数据，并进行预处理，对不足预设句子长度的文本进行扩充，并进行标记，得到处理后文本；对处理后文本进行特征提取；构建头实体标注模型，并进行头实体预测；构建特定关系的尾实体标注模型，进行尾实体预测，获取每个参与方的最后的三元组；利用横向联邦学习协同训练，获取最终损失，获得最终实体关系抽取模型，并对当前中文短文本进行实体关系抽取。本发明可以有效保证数据的隐秘，提高数据安全性，同时区别与传统的联邦学习，在融合了知识蒸馏的思想之后，避免了关系抽取模型参数太大，缩减了很大一部分的网络开销和时间开销，能够安全高效地对中文短文本的实体关系进行抽取。