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医学命名实体识别对于促进医学研究具有重要作用。针对现有方法计算效率低,精度不高的问题,提出基于注意力迭代扩张卷积(AIDC)的识别方法。使用迭代扩张卷积神经网络计算隐状态,融入多头注意力机制解析句子结构,结合CRF计算出最优标签序列。在NCBI疾病和BC5CDR化学数据集上,AIDC比双向长短时记忆网络快1.9倍,同时也获得较高F1值分别为0.856和0.901。