本发明公开了一种实体关系联合抽取方法，包括步骤：对输入句子进行数据预处理；将输入句子中的每个词映射成对应的词向量；将得到的词向量输入到基于长短期记忆网络和图卷积神经网络的实体关系联合抽取模型中进行训练；采用训练后的LSTM?GCN模型进行实体抽取和关系抽取。本发明通过LSTM和GCN可以同时捕捉到输入句子的顺序信息和区域信息，更好地表示每个词，提升了实体抽取和关系抽取的性能，具有一定的实用性。