由于需求依赖提取是一项认知困难且易出错的任务，因此本文提出了基于集成主动学习策略的需求依赖关系自动提取方法.基于集成主动学习策略，为不确定性概率、文本相似差异度、主动学习变体预测分歧度这3个不同角度的影响因子采用变异系数法确定相应的权重，给出衡量依赖对样本信息价值量的计算公式，从而选取综合评价值最高的前K个依赖对样本作为最优样本.随着最优样本不断加入到初始训练集中，主动学习模型提取需求依赖关系的性能快速提升，从而与其他主动学习策略相比，实现了同等采样数量下更高的需求依赖提取评估度量.最后，通过对比分析了多种方法的实验结果，证明了本方法的可行性.